具备特征优选功能的中心化TSK模糊系统

张佳骕; 王士同

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具备特征优选功能的中心化TSK模糊系统

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对于经典的TSK模糊系统,模糊规则往往存在冗余而且后件参数缺乏可解释性.本文将TSK模糊系统模型转化为中心化形式,并将其建模过程转换为一个分块稀疏表示问题,提出FCA-sparse CTSK模糊模型.首先运用模糊聚类算法（FCA）对样本特征进行化简,并产生模糊系统字典;再利用存在于中心化TSK（CTSK）模糊模型中的分块结构信息,选取重要的模糊规则并对所选模糊规则的后件参数进行估计.该模型通过中心化方法提高了模糊模型的可解释性,并对模糊规则及模糊规则数同时化简,在合成数据集和真实数据集上都表现出较好的性能.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2016年第7期|1493-1498|共6页
作者
张佳骕; 王士同;
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作者单位

江南大学数字媒体学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
中心化TSK模糊系统; 特征优选; 分块稀疏表示; 模糊规则约简;

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