知识嵌入的贝叶斯MA型模糊系统

来源：计算机研究与发展杂志2017年第5期北京时间：

作者：顾晓清,王士同,

摘要：模糊系统的独特优势在于其高度的可解释性,然而传统的基于聚类的模糊系统往往需要使用输入空间的全部特征且常出现模糊集交叉的现象,系统的可解释性不高;此外,此类模糊系统对高维数据处理时还会因使用大量的特征而使规则过于复杂.针对此问题,探讨了一种知识嵌入的贝叶斯MA型模糊系统(knowledgeembeddedBayesianMamdan-Assilantypefuzzysystem,KE-B-MA).首先,KE-B-MA使用DC(dontcare)方法进行知识嵌入的模糊集划分,对模糊隶属度函数中心和输入空间特征的选择进行有效指导,其获得的规则可对应于不同的特征空间.其次,KE-B-MA基于贝叶斯推理使用马尔可夫蒙特卡洛(MarkovchainMonteCarlo,MCMC)方法对模糊规则的前后件参数同时学习,所得结果为全局最优解.实验结果表明:与一些经典模糊系统相比,KE-B-MA具有令人满意的分类性能且具有更强的可解释性和清晰性.

关键词：分类, 贝叶斯推理, Mamdan-Assilan型模糊系统, 知识嵌入, 马尔可夫链蒙特卡洛方法,