利用粒子群和模糊综合评判的模糊分类方法

作     者：殷希红 乔晓东 张运良 李国双 Yin Xihong;Qiao Xiaodong;Zhang Yunliang;Li Guoshuang

作者机构：中国科学技术信息研究所北京100038 

出 版 物：《现代图书情报技术》 (New Technology of Library and Information Service)

年 卷 期：2015年第9期

页      面：46-51页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中国科学技术信息研究所重点工作项目"结构化知识服务平台建设及应用"(项目编号:ZD2015-2) 国家自然科学基金项目"面向特定情报分析应用的知识组织系统快速构建关键问题研究"(项目编号:71203208)的研究成果之一 

主　　题：模糊分类 模糊综合评判 软划分粒子群算法 连续属性离散化 

摘      要：【目的】解决传统分类存在硬性划分和部分分类方法只能处理离散型数据的问题。【方法】利用模糊综合评价方法实现对具有连续属性样本的模糊分类,得到样本对于类别的软化分。划分过程中使用连续属性离散化方法对属性区间进行划分,使用粒子群算法获取各属性的最优权重分配,最终结果为样本对各个类别的隶属度。【结果】可以有效地实现对样本类别的软化分,并且达到较高的准确率。【局限】对于属性值过于集中的属性不易进行区间划分。【结论】基于粒子群和模糊综合评判的模糊分类方法是有效可行的。