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高阶Takagi-Sugeno-Kang模糊知识蒸馏分类器及其在脑电信号分类中的应用
1
作者
蒋云良
印泽宗
+2 位作者
张雄涛
申情
李华
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期1419-1427,共9页
在脑电信号(electro encephalo gram,EEG)的分类检测任务中,低阶TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊分类器的学习速度较快,但性能表现不理想,高阶TSK模糊分类器虽然具有较强的性能优势,但极其复杂的模糊规则后件严重影响模型的运行速度。为此...
在脑电信号(electro encephalo gram,EEG)的分类检测任务中,低阶TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊分类器的学习速度较快,但性能表现不理想,高阶TSK模糊分类器虽然具有较强的性能优势,但极其复杂的模糊规则后件严重影响模型的运行速度。为此,提出一种基于负欧氏概率和高阶模糊隐藏知识迁移的新型TSK模糊蒸馏分类器(solved TSK-least learning machine-knowledge distillation classifier,STSK-LLM-KD)。首先,利用所提出的基于知识蒸馏的最小学习机(LLM-KD)对教师模型的后件参数进行快速求解并得到相应的负欧氏概率用于生成软标签;然后,通过计算软标签之间的Kullback-Leible散度提取教师模型的高阶模糊隐藏知识并迁移至低阶学生模型中,使模型性能优于高阶TSK模糊分类器的同时保持更快的训练速度。在运动想象脑电数据集和新德里HauzKhas癫痫脑电数据集上的实验结果充分验证了STSK-LLM-KD的优势,STSK-LLM-KD相较于其他模糊分类器表现更加优异,与深度知识蒸馏模型相比,STSK-LLM-KD能够更好地提升学生模型的性能。
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关键词
TSK
模糊
分类器
知识
蒸馏
高阶模糊隐藏知识
脑电信号
最小学习机
癫痫
运动想象
模糊
系统
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职称材料
题名
高阶Takagi-Sugeno-Kang模糊知识蒸馏分类器及其在脑电信号分类中的应用
1
作者
蒋云良
印泽宗
张雄涛
申情
李华
机构
湖州师范学院信息工程学院
浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室
浙江师范大学计算机科学与技术学院
浙江师范大学数理医学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期1419-1427,共9页
基金
国家自然科学基金项目(U22A20102,62376094)
浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(2023C01150).
文摘
在脑电信号(electro encephalo gram,EEG)的分类检测任务中,低阶TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊分类器的学习速度较快,但性能表现不理想,高阶TSK模糊分类器虽然具有较强的性能优势,但极其复杂的模糊规则后件严重影响模型的运行速度。为此,提出一种基于负欧氏概率和高阶模糊隐藏知识迁移的新型TSK模糊蒸馏分类器(solved TSK-least learning machine-knowledge distillation classifier,STSK-LLM-KD)。首先,利用所提出的基于知识蒸馏的最小学习机(LLM-KD)对教师模型的后件参数进行快速求解并得到相应的负欧氏概率用于生成软标签;然后,通过计算软标签之间的Kullback-Leible散度提取教师模型的高阶模糊隐藏知识并迁移至低阶学生模型中,使模型性能优于高阶TSK模糊分类器的同时保持更快的训练速度。在运动想象脑电数据集和新德里HauzKhas癫痫脑电数据集上的实验结果充分验证了STSK-LLM-KD的优势,STSK-LLM-KD相较于其他模糊分类器表现更加优异,与深度知识蒸馏模型相比,STSK-LLM-KD能够更好地提升学生模型的性能。
关键词
TSK
模糊
分类器
知识
蒸馏
高阶模糊隐藏知识
脑电信号
最小学习机
癫痫
运动想象
模糊
系统
Keywords
TSK fuzzy classifier
knowledge distillation
high-order fuzzy dark knowledge
electro encephalo gram(EEG)
least learning machine
epilepsy
motor imagery
fuzzy system
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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被引量
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1
高阶Takagi-Sugeno-Kang模糊知识蒸馏分类器及其在脑电信号分类中的应用
蒋云良
印泽宗
张雄涛
申情
李华
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
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