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公开(公告)号：CN117493972A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311540217.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/043 , G06F18/15
Abstract: 本发明提出了一种基于自定义模糊超盒神经网络的分类方法。包括：首先对国际标准数据集中的Iris、Wine、Glass、Parkinsons这四个数据集进行预处理，如数值归一化；然后对训练集的输入数据进行超盒创建，形成初始超盒集；然后对形成的超盒集进行划分为重叠超盒集和非重叠超盒集；然后对重叠超盒集进行扩张或者收缩处理后变为非重叠超盒；然后对处理后的超盒与非重叠超盒进行组合；最后计算出分类的准确度。与原始模糊最小最大神经网络相比，实验结果显示本发明所提出的方法分类的准确度有明显的提高，具有较强的鲁棒性。
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