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基于CatBoost算法和模糊分类系统的青年人血压预测方法被引量：2: 2020年; 目的探究CatBoost算法在青年人血压预测中的应用价值,为青年人高血压及高血压前期预警提供一种可行的技术手段。方法以2015—2017年期间在北京某医院体检中心进行健康体检的3872位青年人为研究对象,基于人口统计学和生活方式等指标,分别利用CatBoost算法构建收缩压预测模型和舒张压预测模型,然后利用模糊分类系统预测血压分级。使用线性回归、人工神经网络和SVM 3种机器学习算法分别构建血压预测模型,并与CatBoost模型进行比较分析。以均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)作为模型的评价指标,并进一步分析模糊分类系统的预测效果。结果对于收缩压预测,基于CatBoost的模型在测试集上表现最优,RMSE和MAPE分别为11.17和7.18%。对于舒张压预测,基于CatBoost的模型在测试集上表现最优,RMSE和MAPE分别为9.04和9.29%。进一步的模糊分类也取得了较好的血压分类准确性。变量重要性分析表明,影响青年人血压值最重要的4个因素依次是年龄、身体质量指数(body mass index,BMI)、家族史和腰高比(waist-to-height ratio,WHtR)。结论CatBoost算法在青年人血压预测中的应用具有一定的可行性,相比于其他传统算法,具有更好的预测能力。结合模糊分类系统,可以给用户较准确的血压分级预测。; 刘娟赵欢欢赵欢欢赵欢欢; 关键词：收缩压舒张压模糊分类系统

基于QPSO的模糊分类系统优化设计被引量：1: 2017年; 提出了构建模糊分类系统的有效方法。通过量子位选择的方法对初始的模糊规则进行优化,减少种群规模、提高全局搜索能力,且可以大幅缩短训练时间,达到快速收敛、有效分类的目的。为了优化模糊分类空间和减少模糊规则数目,提出了量子行为粒子群优化(QPSO)算法,提高初始模糊分类系统的性能。实验结果证明:优化方法较之其他方法更有效率,准确率更高。; 诸云晖孙俊; 关键词：模糊分类系统模糊规则量子进化量子行为粒子群优化

基于Pareto烟花算法的模糊分类系统设计被引量：1: 2017年; 为提高模糊模型的精确性,利用烟花算法并结合Pareto最优解集的概念,提出一种模糊建模方法。采用模糊聚类方式构建初始模糊模型,使用烟花算法对模型的结构和参数进行优化学习。在每次迭代运算过程中,通过快速非支配排序算法和Pareto最优解集的概念对子代进行评估和选择。对Wine数据样本集进行仿真实验,结果表明,该方法能够在保证较高分类精度的前提下,建立结构简单、易于理解的模糊分类系统。; 罗勇郭雅默刘冲; 关键词：模糊系统模糊聚类解释性模式识别

1种基于密歇根编码的模糊分类系统设计方法: 2016年; 兼顾模糊系统精确性和解释性,提出1种基于遗传算法的模糊分类系统设计方法.该算法在考虑模糊分类系统解释性的前提下,基于数据样本构建完整的规则集,并采用密歇根编码方式优化规则集和隶属函数参数,在保证系统解释性的同时提高了系统的精确性,仿真实验结果验证了该方法的有效性.; 胡智鹏马铭; 关键词：模糊分类系统模糊规则遗传算法

基于遗传算法的模糊分类系统在股票分析中的应用: 股市不仅是一国经济的重要组成部分,也是国民喜闻乐见的一种重要投资方式。而股市又因其特殊性受到国家政策、投资心理和宏观经济等等因素的影响,在股民看来是一个非常复杂且难以预测的系统。正因为股市的复杂不确定性的特点,导致对它的...; 潘明刚; 关键词：股票市场遗传算法模糊规则 FCM

一种基于解释性的遗传模糊分类系统设计方法被引量：1: 2015年; 讨论了基于词语计算的模糊规则生成方法在遗传模糊分类系统中的应用,提出了一种新的遗传模糊分类系统的设计方法,在算法的变异过程中基于词语计算引入4个变异算子,对模糊隶属函数的形状进行调整,扩大算法的搜索空间,实验结果表明算法在保证了系统解释性的同时达到了较好的分类准确率.; 纪红齐芳马铭; 关键词：模糊分类系统模糊规则

基于烟花算法与差分进化算法的模糊分类系统设计被引量：6: 2015年; 针对模糊分类问题,提出了一种基于烟花算法和差分进化算法的模糊系统建模方法,这是首次将烟花算法应用到模糊建模领域,目的是建立精确度高而且解释性好的模糊分类器.烟花算法是通过模拟烟花爆炸现象而提出的一种新的粒子智能算法,首先采用此方法对模型的结构和参数进行学习,结果表明该方法具有较好的收敛速度和搜索性能;其次,为了扩大搜索范围,避免过早地陷入局部最优,在每一次迭代中采用差分算法进一步优化模型;最后,对Iris数据样本进行仿真实验,在保证较高分类精度的前提下,构建了一个解释性良好的模糊分类系统.; 朱晓东刘冲郭雅默; 关键词：差分进化模糊系统解释性系统辨识

一种基于词语计算的模糊分类系统的设计方法: 2015年; 文章讨论并比较了遗传模糊分类系统前件中常用的模糊划分方法与加入词语计算后的模糊划分方法,在此基础上提出了一种新的遗传模糊分类系统的设计方法,在算法的变异过程中利用词语计算调整模糊隶属函数的形状,扩大了搜索空间,提高了算法的准确性。实验结果表明新方法具有较好的分类准确率。; 纪红; 关键词：解释性

基于Nave MIDEA算法的模糊分类系统: 2013年; 阐述了Nave MIDEA分布估计算法的相关内容及多目标优化问题中的一些基本概念,提出了基于Nave MIDEA分布估计算法的模糊分类系统构建方法。通过在Iris,Pima,Wine三个标准数据集的仿真实验表明,该方法比基于遗传算法的模糊分类器在准确率和解释性方面更有效。; 高小霞霍纬纲; 关键词：分布估计算法 NAIVE

遗传模糊分类系统构建中规则获取和解释性优化的关键技术研究: 使用遗传算法对基于规则的模糊分类系统进行学习和优化是模式分类中的一个重要分支,在具有非精确和非确定信息的分类应用中具有重要的理论和应用价值。该类方法在复杂环境中面临着两个挑战：一是遗传算法的搜索效率导致的准确性问题,二是...; 李继东; 关键词：模式识别解释性语言建模小生境多目标优化

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