利用數值資料產生模糊規則以解模糊分類問題之新方法

Abstract

模糊分類為模糊邏輯的一個重要應用。建造一個模糊分類系統的最重要工作為針對一個特定的分類問題去找出一組模糊規則以解此問題。本論文提出一個從數值資料產生模糊規則以解模糊分類問題的新方法。在本論文中，我們根據決策與屬性之各語詞間的模糊子集合關係程度值，來決定決策與各個語詞間之密切度，從而藉由準位臨界值之設定，利用篩選而得出相關性高之語詞，以組合出該決策適用之模糊規則。本論文所提的方法比目前已存在之方法可產生較少的規則數，並有更高的分類準確率。