java - 如何为模糊集创建超盒？以及如何计算hyperbox隶属度？

Question

我想知道在创建 super 盒(模糊最小最大神经网络)时应该使用输入数据集(WBC 或 PID)的所有参数，或者也可以使用单个参数完成工作并且想知道 super 盒的大小取决于输入模式？如何计算 super 盒的隶属度？

或

有没有你知道的更简单的方法来生成模糊集的超盒。

Answer 1

查看此链接 Videos regarding HyperBox in detail

考虑来自 UCI 存储库的“iris”数据集，它包含 n 个特征。 Link to dataset

例如:5.1,3.5,1.4,0.2,鸢尾花

这个样本是n维平面上的单点。前 4 个值是该点的 n 维。这里的 n 是 4。Last term 通知它所属的 Class Name。

最初，不存在 Hyperbox。因此，要创建一个 Hyperbox，请将 4 个值视为 Hyperbox 的最小值和最大值。因为此时只有一个点，Min 和 Max 点将相同。这个 Hyperbox 将被称为 Point Hyperbox。如果下一个特征样本的第二个点属于同一类，则需要使用 Expand 函数检查现有的 Hyperbox 是否可以扩展。如果可以扩展，必要时更新 Min-Max Point，否则不需要 Hyperbox 扩展。如果Hyperbox无法扩展或者第二个点不属于现有Hyperbox的同一个类，则创建一个新的Hyperbox。