利用粒子群和模糊综合评判的模糊分类方法

摘要：

[目的]解决传统分类存在硬性划分和部分分类方法只能处理离散型数据的问题.[方法]利用模糊综合评价方法实现对具有连续属性样本的模糊分类,得到样本对于类别的软化分.划分过程中使用连续属性离散化方法对属性区间进行划分,使用粒子群算法获取各属性的最优权重分配,最终结果为样本对各个类别的隶属度.[结果]可以有效地实现对样本类别的软化分,并且达到较高的准确率.[局限]对于属性值过于集中的属性不易进行区间划分.[结论]基于粒子群和模糊综合评判的模糊分类方法是有效可行的.

关键词：模糊分类、模糊综合评判、软划分、粒子群算法、连续属性离散化

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：本文系中国科学技术信息研究所重点工作项目“结构化知识服务平台建设及应用”项目编号:ZD2015-2和国家自然科学基金项目“面向特定情报分析应用的知识组织系统快速构建关键问题研究”项目编号:71203208的研究成果之一.

在线出版日期：2015-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：46-51