适合大规模数据集且基于LLM的0阶TSK模糊分类器

发布时间：2018-01-12 15:22

  本文关键词：适合大规模数据集且基于LLM的0阶TSK模糊分类器　出处：《控制与决策》2017年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对传统分类器的泛化性能差、可解释性及学习效率低等问题,提出0阶TSK-FC模糊分类器.为了将该分类器应用到大规模数据的分类中,提出增量式0阶TSK-IFC模糊分类器,采用增量式模糊聚类算法(IFCM(c+p))训练模糊规则参数并通过适当的矩阵变换提升参数学习效率.仿真实验表明,与FCPM-IRLS模糊分类器、径向基函数神经网络相比,所提出的模糊分类器在不同规模数据集中均能保持很好的性能,且TSK-IFC模糊分类器在大规模数据分类中尤为突出.
[Abstract]:Aiming at the problems of poor generalization, interpretability and low learning efficiency of traditional classifiers, a 0-order TSK-FC fuzzy classifier is proposed, which is applied to the classification of large-scale data. An incremental 0-order TSK-IFC fuzzy classifier is proposed. The incremental fuzzy clustering algorithm is used to train the fuzzy rule parameters and to improve the learning efficiency of the parameters through the appropriate matrix transformation. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the learning efficiency of the fuzzy rules. Compared with FCPM-IRLS fuzzy classifier and radial basis function neural network, the proposed fuzzy classifier can maintain good performance in different data sets. And TSK-IFC fuzzy classifier is especially prominent in large scale data classification.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【分类号】：TP181
【正文快照】： 0引言模糊分类作为机器学习的一个重要领域,使用语言规则和模糊集对知识进行表达,因此模糊系统往往具有很好的可解释性,并已在图像处理、文字识别、语音识别等领域得到了广泛应用.模糊分类一般包含以下过程:1)将输入样本映射到模糊子空间,即模糊划分过程;2)建立与模糊子空间相

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本文编号：1414827