具备视角协同学习能力的多视角TSK型模糊系统

• 作者: 杭文龙 王士同 程旸 蒋亦樟 钱鹏江 顾晓清
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多视角学习 协同学习 模糊建模 TSK型模糊系统
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2054-2061
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT151209

摘要

传统模糊系统建模方法本质上是一种单视角学习模式，面向适合多视角处理的场景时，它们通常只能将每一视角割裂开来进行独立建模，这导致其所得系统泛化性能往往不令人满意。针对此缺陷，该文探讨具备多视角学习能力的模糊系统建模方法。为此，基于经典的L2型TSK模糊系统，通过引入具备多视角学习能力的协同学习项，该文提出了核心的多视角TSK型模糊系统(MV-TSK-FS)建模方法。MV-TSK-FS不仅能有效地利用各视角不同特征构成的独立样本信息，还能充分地利用各视角间由于相互关联而存在内在信息，以最终达到提高系统泛化性能的效果。在模拟数据集与真实数据集上的实验结果验证了较之于传统单视角模糊建模方法该多视角模糊系统有着更好的泛化性和适用性。

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	顾晓清	江南大学数字媒体学院	9	39	4.0	5.0
3	钱鹏江	江南大学数字媒体学院	33	123	5.0	9.0
4	蒋亦樟	江南大学数字媒体学院	50	216	8.0	11.0
5	杭文龙	江南大学数字媒体学院	9	48	3.0	6.0
6	程旸	江南大学数字媒体学院	4	16	2.0	4.0