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顾晓伟；Plamen P.安吉洛夫。

自组织模糊逻辑分类器。 （英语） 兹比尔1440.68211

信息科学。 447, 36-51 (2018).
摘要：在本文中，我们提出了一种基于自组织非参数模糊规则的分类器。该方法通过离线训练过程从观测数据中识别原型，并使用它们构建0阶AnYa型模糊规则分类系统。离线启动后，它能够通过递归更新系统结构和元参数，从流数据中不断学习，以遵循不断变化的数据模式。该方法的元参数直接从数据中导出。通过改变粒度级别，所提出的方法可以在性能和计算效率之间进行权衡，因此，分类器能够解决具有特定需求的各种问题。分类器还支持不同类型的距离度量。基于基准数据集的数值例子证明了所提出方法的高性能及其处理高维、复杂、大规模问题的能力。

引用于1文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62小时86 多元分析与模糊性

关键词：

分类；基于模糊规则的系统；自我组织；递归的

软件：

熊猫；DENFIS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Gu}和\textit{P.Angelov}，信息科学。447，36-51（2018；Zbl 1440.68211）
全文： DOI程序 链接

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