针对粒子滤波中重采样导致粒子多样性减弱造成的滤波精度下降问题,给出了一种基于模糊支持度采样的改进粒子滤波算法;该算法在重采样过程后,首先根据MCMC(Markov Chain Monte Carlo)原理抽取候选粒子,然后依据重采样粒子和候选粒子自身...针对粒子滤波中重采样导致粒子多样性减弱造成的滤波精度下降问题,给出了一种基于模糊支持度采样的改进粒子滤波算法;该算法在重采样过程后,首先根据MCMC(Markov Chain Monte Carlo)原理抽取候选粒子,然后依据重采样粒子和候选粒子自身数据中的蕴含信息,并结合模糊理论构建支持度函数和支持度矩阵,以充分地提取数据中的有效信息,在增强粒子多样性的同时实现其对于粒子的优选;最后仿真结果表明,该算法可有效地提高对于系统状态的估计精度。展开更多
模糊分类关联规则(Fuzzy Classification Association Rules,FCAR)是一种特殊的模糊关联规则,挖掘FCAR对于构建基于规则的分类模型至关重要。传统关联规则挖掘算法挖掘FCAR时可能会包含较多冗余规则,并且在数据集类别不平衡时,挖掘到的...模糊分类关联规则(Fuzzy Classification Association Rules,FCAR)是一种特殊的模糊关联规则,挖掘FCAR对于构建基于规则的分类模型至关重要。传统关联规则挖掘算法挖掘FCAR时可能会包含较多冗余规则,并且在数据集类别不平衡时,挖掘到的小类规则的数量会急剧减少甚至降为0。为解决上述问题,提出了一种基于特征选择和模糊类支持度-模糊提升度框架(Fuzzy Category Support-Fuzzy Lift Framework,FCS-FLF)的FCAR挖掘算法FSFCS Based FCARMiner(Feature Selection and Fuzzy Category Support-Fuzzy Lift Framework Based FCAR-Miner),基于模糊隶属度矩阵迭代挖掘FCAR。在多个类别不平衡的数据集上的实验结果表明,相比其他算法FSFCS Based FCAR-Miner算法能够避免大量冗余规则的生成,同时也能适应数据类别不平衡的情况,不会出现各类规则数量相差悬殊的情况。展开更多
文摘针对粒子滤波中重采样导致粒子多样性减弱造成的滤波精度下降问题,给出了一种基于模糊支持度采样的改进粒子滤波算法;该算法在重采样过程后,首先根据MCMC(Markov Chain Monte Carlo)原理抽取候选粒子,然后依据重采样粒子和候选粒子自身数据中的蕴含信息,并结合模糊理论构建支持度函数和支持度矩阵,以充分地提取数据中的有效信息,在增强粒子多样性的同时实现其对于粒子的优选;最后仿真结果表明,该算法可有效地提高对于系统状态的估计精度。
文摘模糊分类关联规则(Fuzzy Classification Association Rules,FCAR)是一种特殊的模糊关联规则,挖掘FCAR对于构建基于规则的分类模型至关重要。传统关联规则挖掘算法挖掘FCAR时可能会包含较多冗余规则,并且在数据集类别不平衡时,挖掘到的小类规则的数量会急剧减少甚至降为0。为解决上述问题,提出了一种基于特征选择和模糊类支持度-模糊提升度框架(Fuzzy Category Support-Fuzzy Lift Framework,FCS-FLF)的FCAR挖掘算法FSFCS Based FCARMiner(Feature Selection and Fuzzy Category Support-Fuzzy Lift Framework Based FCAR-Miner),基于模糊隶属度矩阵迭代挖掘FCAR。在多个类别不平衡的数据集上的实验结果表明,相比其他算法FSFCS Based FCAR-Miner算法能够避免大量冗余规则的生成,同时也能适应数据类别不平衡的情况,不会出现各类规则数量相差悬殊的情况。