自适应分类器以及建立其分类参数的方法

摘要

本发明涉及自适应分类器以及建立其分类参数的方法。用于根据多个多变量采样数据生成用于随后分类使用的分类器参数的方法，所述分类器参数涉及与多个变量中的各变量相关的多个区间，所述区间与类相关联，所述方法包括：输入所述采样数据；根据所述采样数据针对所述变量中的每一个计算多个边界；以及根据所述边界推导限定所述区间的参数。

主权项

一种自适应实时模糊分类系统(100)，包括：在时间关键应用中使用的模糊分类器(110)，该模糊分类器(110)被设置为接收来自多个传感器(200a、200b、200c)的输入并且基于多个模糊集合将交易分类为属于多个类中的一个类，该系统的特征在于还包括：训练装置(120)，该训练装置用于根据多个采样数据生成在随后的分类中使用的所述模糊集合的分类器参数，其中各采样数据具有多个属性，所述分类器参数涉及与所述多个属性中各属性相关的多个区间，所述区间与类相关联，所述训练装置包括：输入装置，用于输入所述采样数据；存储装置，用于存储所述采样数据；计算装置，用于根据所述采样数据为所述多个属性中的每一个计算多个边界；推导装置，用于根据所述边界推导限定所述区间的分类器参数；以及更新装置，用于使用推导出的分类器参数更新所述模糊集合。