39、分类器系统及相关概念解析

分类器系统及相关概念解析

一、分类器系统概述

分类器系统在机器学习和人工智能领域有着重要的应用，主要包括密歇根分类器系统和匹兹堡分类器系统。

（一）密歇根分类器系统

1. 系统组成
   • 分类器种群 ：代表当前系统知识。
   • 性能组件 ：负责系统的短期行为。
   • 信用分配组件 ：将传入的奖励分配给相关分类器。
   • 规则发现组件 ：应用遗传算法改进当前知识。
2. 知识表示
   • 每个分类器由四个主要参数定义：
     • 条件 ：识别问题域的部分。
     • 动作 ：对条件识别的子问题做出决策。
     • 预测或强度 ：估计执行动作时系统将获得的奖励。
     • 适应度 ：评估分类器解决问题的能力。
   • 知识表示非常灵活，各组件可根据具体应用定制，例如：
     • 二进制输入问题，条件可用字符串表示。
     • 实数输入问题，条件