【发布时间】：2013-08-08 11:30:11
【问题描述】：
我想知道在创建超级盒（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超级盒的大小取决于输入模式？以及如何计算超框的隶属度？
或
有没有更简单的方法可以为你知道的模糊集生成超框。
【问题讨论】：
标签： java artificial-intelligence neural-network fuzzy
【发布时间】：2013-08-08 11:30:11
【问题描述】：
查看此链接Videos regarding HyperBox in detail
考虑来自 UCI 存储库的“iris”数据集，其中包含 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 n 是 4。Last term 通知它所属的 Class Name。
最初，不存在 Hyperbox。因此，要创建 Hyperbox，请将 4 个值视为 Hyperbox 的 Min 和 Max 值。因为此时只有一个点，所以 Min 和 Max 点将相同。这个 Hyperbox 将被称为 Point Hyperbox。如果第二个点即下一个特征样本属于同一类，则需要检查现有的 Hyperbox 是否可以使用 Expand 函数进行扩展。如果可以扩展，如果需要，更新 Min-Max Point，否则不需要 Hyperbox 扩展。如果 Hyperbox 无法展开或第二个点与现有 Hyperbox 不属于同一类，则创建一个新的 Hyperbox。
【讨论】：
在创建 Hyperbox 时，您需要数据集，并且数据集包含许多属性，并且会有一个名为 class 的属性或字段。应该使用该属性（类）创建 Hyperbox。例如 PID 数据集包含 9 个属性，但在 PID.name 文件中指定了最后一个名为 Class 作为字段名的属性。将为该类创建 Hyperbox。
【讨论】：