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摘要:
人们倾向于使用少量的有代表性的特征来描述一条规则,而忽略极为次要的冗余的信息.经典的区间二型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统,在规则前件和后件部分会使用完整的数据特征空间,对于高维数据而言,易导致系统的复杂度增加和可解释性的损失.针对于此,提出了区间二型模糊子空间0阶TSK系统.在规则前件部分,使用模糊子空间聚类和网格划分相结合的方法生成稀疏的规整的规则中心,在规则后件部分,使用简化的0阶形式,从而得到规则语义更为简洁的区间二型模糊系统.在模拟和真实数据上的实验结果表明该方法分类效果良好,可解释性更好.
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用于不平衡数据分类的0阶TSK型模糊系统
不平衡数据
分类
马尔科夫蒙特卡洛
Takagi-Sugeno-Kang型模糊系统
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 区间二型模糊子空间0阶TSK系统
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 区间二型模糊系统 TSK系统 子空间 分类 可解释性
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 1652-1661
页数 10页 分类号 TP181
字数 6817字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1608023
五维指标
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 邓赵红 江南大学数字媒体学院 86 764 11.0 26.0
3 陈俊勇 江南大学数字媒体学院 2 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
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区间二型模糊系统
TSK系统
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2007
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