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公开(公告)号：CN110533102A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910813086.2
申请日：2019-08-30
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊推理的单类分类方法以及分类器，将特征向量模糊化以及生成模糊规则集并进行校正具体方法为：当目标规则集生成后，若出现同样判定条件但是判定结果不同则需要进行规则校正。单类分类器，能够准确的识别出异常样本。首先进行数据处理，随后将数据进行模糊化，再建立模糊规则集，并进行了规则的校正。当规则集建立完成后，就可以使用测试样本来对其进行测试，当测试集的样本经过同样映射的数据处理之后生成的规则与已有规则不同，则认为其是异常样本，然后将其归入未知类别中。本发明扩大了单类分类方面数据集样本数量同时运用更加优化的算法，能够达到较好的分类效果，另外提高了训练速度。
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