深度神经模糊系统算法及其回归应用

来源 :自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dengzk

【摘要】

：

深度神经网络是人工智能的热点,可以很好处理高维大数据,却有可解释性差的不足.通过IF-THEN规则构建的模糊系统,具有可解释性强的优点,但在处理高维大数据时会遇到“维数灾难

【作者】

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赵文迪陈德旺卓永强黄允浒

【机构】

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福州大学数学与计算机科学学院,福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室,广州航海学院海运学院

【出处】

：

自动化学报

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

高维大数据深度神经模糊系统自适应神经模糊系统分层结构可解释性 High-dimensional big datadeep neural fuzzy sy

【基金项目】

：

国家自然科学基金面上项目(61976055),智慧地铁福建省高校重点实验室(53001703,50013203)资助

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深度神经网络是人工智能的热点,可以很好处理高维大数据,却有可解释性差的不足.通过IF-THEN规则构建的模糊系统,具有可解释性强的优点,但在处理高维大数据时会遇到“维数灾难”问题.本文提出一种基于ANFIS(Adaptive network based fuzzy inference system)的深度神经模糊系统(Deep neural fuzzy system,DNFS)及两种基于分块和分层的启发式实现算法:DNFS1和DNFS2.通过四个面向回归应用的数据集的测试,我们发现:1)采用分块、分层学习

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