基于训练空间重构的多模块TSK模糊系统

来源 :软件学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yezhenhao

【摘要】

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利用重构训练样本空间的手段,提出一种多训练模块Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器H-TSK-FS.它具有良好的分类性能和较高的可解释性,可以解决现有层次模糊分类器中间层输出

【作者】

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周塔邓赵红蒋亦樟王士同

【机构】

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江南大学数字媒体学院,江苏科技大学电气与信息工程学院

【出处】

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软件学报

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

TSK模糊系统多模块训练解释能力极限学习机 TSK fuzzy systemmulti-module traininginterpret abilitye

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61772239,61702225,61572236),江苏省自然科学基金(BK20181339)

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利用重构训练样本空间的手段,提出一种多训练模块Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器H-TSK-FS.它具有良好的分类性能和较高的可解释性,可以解决现有层次模糊分类器中间层输出和模糊规则难以解释的难题.为了实现良好的分类性能,H-TSK-FS由多个优化零阶TSK模糊分类器组成.这些零阶TSK模糊分类器内部采用一种巧妙的训练方式.原始训练样本、上一层训练样本中的部分样本点以及所有已训练层中最逼近真实值的部分决策信息均被投影到当前层训练模块中,并构成其输入空间.通过这种训练方式,前层的训练结

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