11、模糊分类与智能系统在欺诈检测中的应用

模糊分类与智能系统在欺诈检测中的应用

模糊分类中的遗传与自适应网络结合

在模糊分类领域，一种结合自适应网络和遗传算法的混合模型被提出。该模型旨在融合基因型进化和表型发展的优势，以实现自适应近似推理。

遗传算法中的变异操作

遗传算法中有两种常见的变异操作：
- 交换两个染色体单元 ：例如，将切割点 C₂ 和 C₃ 交换，即从 [C₁C₂C₃C₄] 变为 [C₁C₃C₂C₄]。
- 旋转染色体单元 ：切割序列向上移动一个位置，如 [C₁C₂C₃C₄] 变为 [C₂C₃C₄C₁]。

拉马克信息反馈

拉马克理论认为个体在生命周期中获得的特征是可遗传的。将这一概念应用到模型中，需要延长染色体的生命周期以实现表型适应，并将适应后的表型信息反馈到基因型中，从而整合基因型和表型的进化。

为了将拉马克主义融入模型，采用了不同的方法处理遗传和获得的知识，以加速进化过程。具体操作如下：
1. 基因型表示 ：使用遗传算法对特征空间进行模糊分区，可看作是一个聚类过程。基因型表示为 [P₁P₂…Pₙ]，其中每个 Pᵢ 是一个极点，代表一个聚类中心，维度与特征空间相同，n 是聚类的数量。染色体在进化过程开始时随机生成。
2. 径向基函数网络（RBFN）构建与训练 ：对于染色体中编码的每个极点集，构建一个 RBFN。将染色体中存储的聚类中心用于初始化 RBFN 的隐藏节点，然后使用训练数据对 RBFN 进行多个周期的训练，以建立输入/输出映射并为染色体适应