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摘要 - 基于模糊规则的分类系统（FRBCS）的模糊推理方法（FRM）已应用Choquet积分的几个概括，以提高其性能。为了实现这一目标，研究人员通过限制在其结构中使用的功能的要求并放松积分的单调性，从而搜索了新的方法，以提供更大的概括性。这种情况是CT综合，CC综合，CF综合，CF1F2综合和DCF综合性，在分类算法中获得了良好的性能，更具体地说，是在基于Fuzzy关联的高维问题（FARC-HD）的基于Fuzzy Cosisize的分类方法（FARC-HD）。此后，随着Choquet积分基于限制差异函数（RDF）的引入，代替标准差异，可以做出新的概括：D-XCHOQUET（D-XC）积分，这些积分是有序的方向增强功能，并且根据采用的RDF，也可能是一种预处理的功能。这些积分被应用于多标准决策问题以及电动机脑脑电脑接口框架中。在本文中，我们基于D-XC积分家族引入了一个新的FRM，并通过将其应用于文献中的33个不同数据集来分析其性能。索引术语 - D-XCHOQUET积分，预处理功能，OD增强功能，基于模糊规则的分类系统
在分类问题中应用D-XCHOQUET积分
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