模糊數(shù)據(jù)流的進(jìn)化粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法

劉志軍，張杰

(1.哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001；2.山東科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 青島 266590)

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模糊數(shù)據(jù)流的進(jìn)化粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法

劉志軍1，張杰2

(1.哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001；2.山東科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 青島 266590)

摘要：模糊數(shù)據(jù)流的分類問題大多從模糊數(shù)據(jù)流中提取典型的特征來進(jìn)行分類，沒有考慮到概念漂移及非平衡問題?；诖耍瑥哪：６壬窠?jīng)元入手，構(gòu)建了進(jìn)化粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層次拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。采用了模糊神經(jīng)元的信息聚集規(guī)則，提出了進(jìn)化粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊編碼方法與快速進(jìn)化原理。運(yùn)用梯形隸屬函數(shù)對進(jìn)化粒度神經(jīng)元的聚集和模糊推理功能進(jìn)行遞歸，通過關(guān)聯(lián)函數(shù)和核函數(shù)來評估奇異逼近與粒度的近似結(jié)果，并以進(jìn)化迭代和半監(jiān)督分類方法解決了模糊數(shù)據(jù)流中的概念漂移及非平衡問題，從而實(shí)現(xiàn)了對模糊數(shù)據(jù)流的有效分類，仿真結(jié)果也證明了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：模糊數(shù)據(jù)流；進(jìn)化粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；粒計算；凸包；進(jìn)化迭代

模糊數(shù)據(jù)流是一種實(shí)時的連續(xù)數(shù)據(jù)信息序列，其分類問題已經(jīng)成為本領(lǐng)域的難點(diǎn)問題[1]?；诖耍疚奶岢隽瞬捎眠M(jìn)化粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理模糊數(shù)據(jù)流的分類問題，而與進(jìn)化粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的問題有兩類：第1類問題為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)適應(yīng)粒度及粒度的處理，其植根于粒度計算規(guī)則解決問題的能力、降低復(fù)雜性并結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流的速度，因此，粒度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要多次遞歸數(shù)據(jù)與離線學(xué)習(xí)；……