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具备特征优选功能的中心化TSK模糊系统
1
作者
张佳骕
王士同
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第7期1493-1498,共6页
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...
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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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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题名
具备特征优选功能的中心化TSK模糊系统
1
作者
张佳骕
王士同
机构
江南大学数字媒体学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016年第7期1493-1498,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61272210)资助
江苏省自然科学基金项目(BK2011417)资助
文摘
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.
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
Keywords
centralized TSK fuzzy system
feature optimization
block-structured sparse representation
fuzzy rules reduction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具备特征优选功能的中心化TSK模糊系统
张佳骕
王士同
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2016
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