高維布爾型異常數(shù)據檢測和利用神經網絡生成模糊規(guī)則.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、　　首先，研究的是高維布爾型異常數(shù)據檢測問題。本文通過定義反映數(shù)據稀疏程度的覆蓋系數(shù)，采用搜索其低維子空間的異常模式來檢測高維布爾型異常數(shù)據，并利用遺傳算法來優(yōu)化搜索過程，通過實驗驗證也得到了較好的效果?！　∑浯?，研究的是利用模糊神經網絡生成模糊推理規(guī)則，并通過模糊子集合并和規(guī)則合并的方法，優(yōu)化了模糊規(guī)則基。在這部分中，先對傳統(tǒng)的模糊神經網絡進行了改進，通過該改進的模糊神經網絡的學習生成了新模糊推理規(guī)則結論的均值和方差的計算公式，并利

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