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一种适用于多类不平衡数据集的模糊关联分类方法被引量：7: 2012年; 提出一种适用于多类不平衡分布情形下的模糊关联分类方法,该方法以最小化AdaBoost.M1W集成学习迭代过程中训练样本的加权分类错误率和子分类器中模糊关联分类规则数目及规则中所含模糊项的数目为遗传优化目标,实现了AdaBoost.M1W和模糊关联分类建模过程的较好融合.通过5个多类不平衡UCI标准数据集和现有的针对不平衡分类问题的数据预处理方法实验对比结果,表明了所提出的方法能显著提高多类不平衡情形下的模糊关联分类模型的分类性能.; 霍纬纲高小霞; 关键词：遗传算法数据挖掘

基于分布估计算法的模糊分类方法: 2013年; 提出了基于分布估计算法的模糊分类建模方法,该方法基于Apriori原理生成初始模糊规则集,并且以匹茨堡型的二进制编码方式对模糊规则集编码,基于双变量相关的MIMIC(mutual information maximization for input clustering)分布估计算法从初始规则集中自动抽取模糊规则。通过在Iris,Pima,Wine这3个标准数据集的仿真实验表明,该方法比基于遗传算法的模糊分类器在准确率和解释性方面更有效。; 霍纬纲高小霞; 关键词：分布估计算法模糊规则规则抽取数据挖掘

基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法被引量：10: 2014年; 现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于"黑盒"模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LSSVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM.; 高小霞霍纬纲冯兴杰; 关键词：飞行品质监控遗传算法

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