基于遺傳算法的模糊規(guī)則獲取研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人民生活水平的顯著提高，數(shù)據(jù)積累成倍增大，需要處理的信息量迅速增加，要把大量的數(shù)據(jù)作為信息，從數(shù)據(jù)中提取出有用的知識，把知識變成指導(dǎo)工作、生產(chǎn)、運營和銷售的策略，等等這些已使一些傳統(tǒng)的方法感到無能為力?！　≡谀：到y(tǒng)體系中，人類知識不得不以模糊規(guī)則的形式來表達。只有用模糊規(guī)則來描述的知識才能被人類所利用。在實際應(yīng)用中，模糊規(guī)則往往是由專家根據(jù)經(jīng)驗給出的，這就存在著一定的問題，比如規(guī)則不夠客觀、專家經(jīng)驗難以獲取等

2、等。因此，如何簡捷有效地提取出模糊規(guī)則是一項很有意義的工作。對于模糊規(guī)則的獲取，傳統(tǒng)的方法是憑經(jīng)驗來確定，這種方法復(fù)雜且難度大。　　本文通過對模糊系統(tǒng)、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)理論進行研究。提出了將遺傳算法應(yīng)用于獲取易于理解的模糊規(guī)則。采用遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合來優(yōu)化和學(xué)習(xí)隸屬度函數(shù)的模糊劃分和參數(shù)，從而生成客觀的隸屬度函數(shù)。在此基礎(chǔ)上生成初始的模糊規(guī)則集。　　在優(yōu)化模糊規(guī)則的遺傳算法設(shè)計中，提出了適應(yīng)度評估函數(shù)，以及交叉概率和變