我想知道在创建超级框（模糊最小最大神经网络）时，应该使用输入数据集的所有参数（WBC或PID），也可以使用单个参数完成工作，并且想知道超级框的大小取决于输入模式？如何计算hyperbox的隶属度？
要么
有什么更简单的方法可以为您知道的模糊集生成超级框。
最佳答案
查看此链接Videos regarding HyperBox in detail
考虑来自UCI存储库中包含n个功能的“ iris”数据集。 Link to dataset
例如：5.1,3.5,1.4,0.2，鸢尾花
该样本是n维平面中的单点。前4个值是该点的n维。在这里n为4，最后一项通知其所属的类名。
最初，不存在Hyperbox。因此，要创建一个Hyperbox，请将4个值视为Hyperbox的Min和Max值。因为目前只有一个点，所以最小和最大点将相同。此超级框将称为“点超级框”。如果作为下一个特征样本的第二点属于同一类，则必须使用Expand函数检查是否可以扩展现有的Hyperbox。如果可以扩展，请根据需要更新Min-Max Point，否则不需要Hyperbox扩展。如果无法扩展Hyperbox或第二点与现有Hyperbox不属于同一类，请创建一个新的Hyperbox。