一种基于规则优化的数据驱动粒度建模方法

本发明属于信息处理技术领域，公开了一种基于规则优化的数据驱动粒度建模方法，通过数据挖掘获取知识规则，并进行规则的优化及推理，从而实现一种新的数学模型的构建方法。首先建立数据驱动的基于聚类方法的零阶和一阶TS模糊模型，再通过使用优化算法调整聚类中心的位置，代替了无方向性的传统数据聚类方法，实现规则优化调整和数据内部结构信息学习；然后，生成具有特定语义的信息粒度，将聚类中心扩展到鲁棒性更强的区间信息粒形式，以有效划分整个输出空间；再通过应用优化算法调整信息粒的分配，实现模型以区间信息粒输出，最终形成新的数据驱动粒度建模方法。本发明在人工和真实数据集上进行的实验证明了本发明的方法的有效性。