基于特征选择聚类方法的稀疏 TSK 模糊系统

• 作者: 张佳骕 王士同 蒋亦樟
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: T-S模糊系统 模糊系统字典 模糊聚类 特征选择 分块结构 稀疏表示 规则约减 参数估计
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 583-591
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7684字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201412001

摘要

为避免模糊系统建模和估计领域的＂维数灾难＂，将TSK（ Takagi－Sugeno－Kang）模糊系统建模转换为一个分块稀疏表示问题，提出 FCA稀疏TSK模糊系统（ FCA－sparse TSK）。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TSK模糊系统中的分块结构信息，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。该系统同时对模糊规则及模糊规则数进行化简，在合成数据集和真实数据集上都表现出较好的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学数字媒体学院	528	3424	23.0	37.0
2	蒋亦樟	江南大学数字媒体学院	50	216	8.0	11.0
3	张佳骕	江南大学数字媒体学院	2	2	1.0	1.0