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陈玉敏;朱顺之;李伟;秦，南

模糊颗粒卷积分类器。 （英语） Zbl 1522.68556号

模糊集系统。 426, 145-162 (2022).
卷积运算提取有效特征在深度学习领域得到了广泛的应用。由于卷积很难处理集合数据，我们在模糊集合上提出了两个卷积算子，并构建了一个模糊粒度分类器。首先，对分类系统的单原子特征进行模糊粒化，形成模糊条件粒和模糊决策粒。然后，根据模糊条件颗粒构造模糊条件颗粒向量，并对颗粒向量进行卷积运算。然后，得到一个新的模糊特征颗粒。将模糊特征颗粒与其对应的模糊决策颗粒进行了比较。比较结果被反向传播到模糊颗粒向量。同时，对模糊颗粒向量的权重进行了修正。因此，通过多次迭代和优化模糊颗粒向量的权重，形成模糊颗粒卷积分类器。此外，我们证明了模糊颗粒卷积的差异和导数，为模糊颗粒卷缩分类器的反向传播提供了理论依据。最后，在一些UCI数据集上测试了模糊粒度卷积运算的收敛效果和所提出分类器的分类性能。理论分析和实验结果表明，模糊颗粒向量的卷积运算具有快速收敛的特点，模糊颗粒卷积分类器获得了较好的分类性能。

理学硕士：

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

关键词：

模糊集;模糊颗粒;粒度计算;模糊颗粒卷积;颗粒分类器
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\textit{Y.Chen}等，模糊集系统。426145-162（2022；Zbl 1522.68556）
全文： 内政部

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