23、模糊线性回归模型与安卓恶意软件分类研究

模糊线性回归模型与安卓恶意软件分类研究

模糊线性回归模型的动态集成

在模糊线性回归模型的研究中，模糊集成（FI）是一种独特的方法。与传统的清晰集成（CI）不同，它结合了基础模糊线性回归（FLR）模型的模糊响应。具体来说，首先计算集成的模糊响应 ˆYF(x)，然后通过去模糊化过程得到最终的清晰结果 ˆy(x) = fF(x)。

模糊集成方法

以下是几种在模糊层面的集成方法，它们被定义为 L 元函数 [0, 1] × [0, 1] × … × [0, 1] →[0, 1]：
1. 最大集成（MAX） ：
- 公式：μ ˆYF(x)(y) = max{μ ˆY1(x)(y), μ ˆY2(x)(y), … μ ˆYL(x)(y)}。
- 解释：取所有基础模型响应的隶属函数中的最大值作为集成后的隶属函数。
2. 有界和集成（BS） ：
- 公式：μ ˆYF(x)(y) = min{1, ∑l μ ˆYl(x)(y)}。
- 解释：将所有基础模型响应的隶属函数相加，但不超过 1。
3. 和集成（S） ：
- 公式：μ ˆYF(x)(y) = ∑l μ ˆYl(x)(y) / maxy ∑l μ ˆYl(x)(y)。
- 解释：先将所有基础模型响应的隶属函数相加，然后除以所有可能的 y 中该和的最大值。
4. 加权和集成（WS） ：
- 公式：μ ˆYF(x)(y) = ∑l λl(x)μ ˆYl(x)(y) / maxy ∑l