石岩
- 作品数：13 被引量：44H指数：3
- 供职机构：九州东海大学更多>>
- 发文基金：河北省科学技术研究与发展计划项目河北省普通高等学校博士科研资助基金项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于遗传算法的高维数据模糊聚类被引量：2
- 2007年
- 提出了一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本初始化到二维平面。利用遗传算法进行迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近,使高维样本映射到二维平面。最后将得到的最优的二维样本利用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明利用该方法有较好的聚类效果,且比用FCM算法直接聚类收敛速度快。
- 王宝文阎俊梅刘文远石岩
- 关键词：模糊聚类遗传算法高维数据
- 一种基于核集与相似性的模糊推理方法
- 2008年
- 在稀疏规则库条件下,当给定的输入落入规则"间隙"时,采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的。学者已经证明模糊推理本质上就是插值器。Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法,然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题。为了能有一个较好的插值推理结果,本文提出了一种基于核集与相似性的模糊插值推理方法,并把此方法扩展到多维变量的情况,该方法不仅推理简单,推理结果较好,并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性。这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具。
- 刘文远张庆大王宝文石岩
- 关键词：模糊集
- 基于模糊聚类与神经模糊方法的模糊规则生成
- 基于模糊聚类方法改进了一种神经模糊学习算法。在这种改进算法中，为了消去多余的训练数据及缓解训练数据间的抵触性，在进行学习模糊规则之前，首先利用模糊ｃ－平均聚类算法构造出典型的数据并将其作为实际的训练数据。然后，使用实际的...
- 石岩
- 关键词：定向图强连通
- 基于遗传算法的模糊聚类分析被引量：18
- 2004年
- 模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法,首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后利用FCM进行聚类。实验结果表明:该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好。
- 刘文远王颖洁邓成玉王宝文石岩方淑芬
- 关键词：遗传算法聚类分析
- 利用隶属函数宽度的模糊插值推理方法被引量：3
- 2011年
- 提出了一种基于隶属函数的宽度的模糊推理方法,该方法应用范围广,使用于所有正规的凸模糊集,能够保证结果的正规性和凸性,而且能够很好地推广到多输入情况。
- 李霞李瑞华石岩
- 关键词：模糊推理规则库
- 基于模糊聚类与神经模糊方法的模糊规则生成(英文)
- 本文基于模糊聚类方法改进了一种神经模糊学习算法。在这种改进算法中,为了消去多余的训练数据及缓解训练数据间的抵触性,在进行学习模糊规则之前,首先利用模糊c-平均聚类算法构造出典型的效据并将其作为实际的训练数据。然后,使用实...
- 石岩
- 文献传递
- 一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法被引量：1
- 2008年
- 在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大。多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具。
- 刘文远张庆大王宝文石岩
- 关键词：模糊神经网络权值
- 基于几何参数的模糊拉格朗日插值推理被引量：2
- 2007年
- 在稀疏规则库条件下,当给定的输入落入规则"间隙"时,采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的。模糊推理本质上就是插值器。Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法,然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题。为了能有一个较好的插值推理结果,本文提出了一种基于几何参数的模糊拉格朗日插值推理方法,该方法不仅推理简单,推理结果较好,并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性。这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具。
- 王宝文张华刘文远石岩
- 关键词：模糊集拉格朗日插值模糊推理
- 稀疏规则库条件下的模糊推理方法
- 2007年
- 当模糊规则库是稀疏型时,利用Kóczy线性插值推理方法不能保证推理结论的正规性和凸性,为了解决这一问题,石岩曾提出了插值推理方法的推理条件,当满足这些条件时利用Kóczy线性插值推理方法得到的推理结论也满足正规性和凸性;但是这些条件却限制了模糊推理系统的应用,而且如果多次推理中在同一输入点遇到稀疏情况,必须进行相同的计算才能得到正确的推理结果,这样增加了系统的计算量,降低了系统的速度和效率。因此提出了一种新的稀疏模糊推理方法,不仅能够简单的给出正确的推理结果,还能在相应的位置增加规则,提高规则库的紧密程度。
- 李霞李瑞华张敬敏石岩
- 关键词：模糊推理规则库近似推理方法
- 基于分治法的高维大数据集模糊聚类算法被引量：7
- 2007年
- 将高维的大数据集随机分成若干个子集,对每个子集聚类采用一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。该方法引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度,并将高维样本随机初始化到二维平面,利用遗传算法迭代优化二维样本的坐标值,实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近。将得到的最优的二维样本用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类,克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明,该算法有较好的聚类效果,且极大地提高了聚类的速度。
- 王宝文阎俊梅刘文远石岩
- 关键词：模糊聚类分治法遗传算法大数据集高维
