禁忌搜索优化的模糊神经网络分类器

"该文提出了一种基于禁忌搜索的模糊神经网络分类器设计方法，旨在解决模糊神经网络的结构优化和参数确定问题。通过自动获取训练样本中的分类规则构建初始网络，随后结合禁忌搜索和梯度下降法进行混合优化，以实现更精简的网络结构和提高分类准确性。在IRIS数据集上进行实验，验证了该方法的有效性。" 在信息技术领域，模糊神经网络是一种融合了模糊逻辑和神经网络优势的复合模型，常用于处理不确定性和非线性问题，尤其在分类任务中表现出色。本文提出的算法主要关注如何有效地构建和优化这种网络。首先，算法利用训练数据自动生成模糊分类规则，这一步骤有助于确定模糊神经网络的输入/输出空间的模糊划分。接着，进入优化阶段，采用禁忌搜索算法，这是一种全局优化技术，能避免陷入局部最优，同时结合梯度下降法，针对网络结构（规则数量）和参数进行协同调整。 模糊神经网络通常基于Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊推理模型，其结构包含输入层、模糊化层和规则层。输入层接收原始输入数据，模糊化层计算每个输入变量对各模糊子集的隶属度，这里选用高斯函数作为隶属度函数，因为它具有良好的数学性质和广泛的应用。规则层由多个规则节点组成，每个节点对应一条模糊规则，负责综合模糊条件并产生输出。 禁忌搜索算法在此过程中起到关键作用，它通过避免重复的解决方案（禁忌区）来探索更广泛的搜索空间，寻找更好的网络结构。与梯度下降法的结合使得网络不仅在结构上得到优化，同时参数也能得到精细调整，从而提高分类性能。 在实验部分，该文使用经典的IRIS数据集进行测试，该数据集包含了多种花卉的特征，适合用于多类别分类问题。实验结果表明，提出的算法能在减少分类规则数量的同时，保持甚至提高分类的准确率，验证了算法的有效性和实用性。 这篇论文为模糊神经网络的自动设计提供了一个新颖且实用的框架，特别是在处理复杂分类任务时，能够通过智能优化策略达到结构简化和性能提升的目标。这对于未来在模式识别、数据分析等领域的应用有着重要的理论和实践意义。