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保罗·维托（Paulo Vitor），de Campos Souza;埃德温·卢霍弗

EFNN-NullUni：一种基于null-uninorm的进化模糊神经网络。 （英语） Zbl 1522.68450号

模糊集系统。 449, 1-31 (2022).
摘要：智能模型的可解释性成为学术研究和方法中的一个挑战，这些研究和方法有助于理解基于人工智能和机器学习的模型中获得的响应。本文提出了一种新的基于null-uninorm概念的逻辑模糊神经元，即无神经元构建进化神经模糊模型的架构。这种新的结构神经元可以提取高级模糊规则，使前因的AND和OR连接能够更好地解释和理解所分析的问题。该三层模型使用基于增量数据划分概念的进化加权模糊化方法，通过零神经元进行知识提取，其训练过程适合在线和增量方式对二进制和多类模式进行分类。进化数据分区算法中集成的权重属于特征重要性级别，并实现了沿不重要输入方向（特征）的距离计算的自动收缩，这反过来说明了软降维和减少过拟合的可能性。经过模式分类测试，与文献中相关（进化）神经模糊模型相比，该模型中提出的新架构更有效。最后，在各种实际数据集上的实验证明，本文提出的进化神经模糊模型可以简化从数据中提取知识的过程，同时为模式分类问题提供了高度准确的答案。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68层37 人工智能背景下的不确定性推理

关键词：

零-零形式;进化模糊神经网络;模糊规则;可解释性

软件：

农业部
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.V.de Campos Souza}和\textit{E.Lughofer}，模糊集系统。449，1--31（2022；Zbl 1522.68450）
全文： 内政部
OA许可证

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