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本文介绍了一种基于遗传算法来构建模糊分类系统的方法,具有较高的分类精度和较少的规则数.在该方法中,遗传算法的每一个个体表示一个模糊分类系统.遗传算法的适应度函数的定义则同时考虑了所构建的模糊分类系统的分类精度以及模糊规则数目,在此基础上,继续对由于资料分布产生的规则冗余进行删减,得到最终的分类系统.最后,以Iris资料库的分类结果验证了该方法的有效性.