[发明专利]基于遗传算法的模糊推理树提升方法及装置在审
| 申请号： | 201910829461.2 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110689129A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 张明;杨君;芦维宁;陈章;梁斌 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/12 |
| 代理公司： | 11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法的模糊推理树提升方法及装置，其中，该方法包括：获取模糊推理树规则知识库、模糊推理树规则知识库的环境和测试数据；对模糊推理树规则知识库中的规则进行编码；确定优化参数，根据模糊推理树规则知识库的环境和测试数据、优化参数和遗传算法对编码后的模糊推理树规则知识库的规则进行优化；根据优化后的模糊推理树规则知识库的规则生成目标模糊推理树规则知识库。该方法使用遗传算法对知识库进行优化处理，推理提升效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 模糊推理 规则知识库 遗传算法 测试数据 优化参数 知识库 方法使用 规则生成 优化处理 推理 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于遗传算法的模糊推理树提升方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，获取模糊推理树规则知识库、所述模糊推理树规则知识库的环境和测试数据；/nS2，对所述模糊推理树规则知识库中的规则进行编码；/nS3，确定优化参数，根据所述模糊推理树规则知识库的环境和测试数据、所述优化参数和遗传算法对编码后的模糊推理树规则知识库的规则进行优化；/nS4，根据优化后的模糊推理树规则知识库的规则生成目标模糊推理树规则知识库。/n
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