论文摘要
针对一般模糊规则模型对含有重尾噪声的数据集鲁棒性较差的问题,提出了面向重尾噪声的模糊规则（Rule-based Fuzzy Model for Heavy-tailed Noisy Data,HtRbF）模型.该模型使用了两种新的聚类方法,学生t分布均值聚类算法（Student’s t-distribution C-Means,StCM）和学生t分布下的背景模糊聚类方法（Student’s t-distribution Context Fuzzy C-Means,StCFCM）,并将其应用在初始规则和新规则的生成中,使模型在重尾噪声场景下生成更为准确的规则,有效减少了模型的输出误差,使其更接近真实输出.HtRbF模型具有良好的抗噪能力,通过对数据集添加不同类型的重尾噪声进行系统性实验,实验结果证明了HtRbF模型的有效性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 贾海宁,王士同
关键词: 重尾噪声,学生分布,模糊规则,学生分布模糊聚类,学生分布背景模糊聚类
来源: 南京大学学报(自然科学) 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 江南大学数字媒体学院,江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江南大学
基金: 国家自然科学基金(61772198)
分类号: O159
DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2019.01.006
页码: 61-72
总页数: 12
文件大小: 536K
下载量: 40
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标签：重尾噪声论文; 学生分布论文; 模糊规则论文; 学生分布模糊聚类论文; 学生分布背景模糊聚类论文;