【摘 要】
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为了解决处理大样本和超大样本数据集消耗大量时间和准确性问题,将中心约束型最小包含球(CCMEB)理论融合对TSK模糊系统(Takagi-Sugeno-Kang fuzzy system)重新审视和改进而成的双层TSK模糊系统CTSK(centralized TSK fuzzy system)。两种系统取长补短结合成新的适合处理大样本数据的算法系统。仿真实验研究分析了不同的模糊规则对新算法的影响以及
【基金项目】
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国家留学基金委赞助项目（201308320030）,江苏省自然科学基金资助项目（BK20140165）
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为了解决处理大样本和超大样本数据集消耗大量时间和准确性问题,将中心约束型最小包含球(CCMEB)理论融合对TSK模糊系统(Takagi-Sugeno-Kang fuzzy system)重新审视和改进而成的双层TSK模糊系统CTSK(centralized TSK fuzzy system)。两种系统取长补短结合成新的适合处理大样本数据的算法系统。仿真实验研究分析了不同的模糊规则对新算法的影响以及所提出的算法与另外三种国际上较为先进的处理大数据算法的性能比较,结果表明所提出的算法对处理大样本数据的有
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