37、粗糙集模糊神经网络与雷达信号检测系统研究

粗糙集模糊神经网络与雷达信号检测系统研究

1. 粗糙集模糊神经网络系统

1.1 规则处理流程

在规则处理过程中，涉及到一系列步骤：
1. 若满足条件(6)，则执行相应操作，否则转到(5)；
2. (5)中，将RUL(R(j))里与i到R的相邻分类规则移除，把R及其在RUL里的相邻规则合并为可合并规则，同时将新的可合并规则也设为R，然后转到(2)；
3. (6)里，令L = L - {i}，再转到(3)。

这里需要注意的是，在步骤(5)中，如果R是可合并的，那么与R相邻的规则可能包含RUL(R(j))中的多个分类规则，这些规则都应被移除。

1.2 分类规则到模糊规则的转换

模糊if - then规则的形式如下：
R : if C1(x) is A1 and C2(x) is A2 and…and Cs(x) is As then d(x) is v(j)
其中x ∈U；Ai是具有隶属函数ai : R →[0, 1]的模糊子集（语言项），i ∈{1, 2, …, s}；v(j) ∈Vd。分类规则RUL Incor(R(j))中的条件属性值都呈 (c1 i ∨c2 i ∨… ∨cki i ) 的形式，(c1 i, c2 i, …, cki i ) 为连续离散值，j = 1, 2, …, r；i ∈{1, 2, …, s}，且 (c1 i ∨c2 i ∨… ∨cki i ) 可映射到 [lCi, rCi) ⊂R。接着，[lCi, rCi) 可按如下高斯隶属函数转换为模糊子集：
ai(y) = e−(y−c)2 / σ2 (1)
其中c = 1 / 2(rCi + lCi)