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国内刊号：21-1124/TP
国际刊号：1001-0920
发布日期:
作者：张雄涛,蒋云良,胡文军,王士同
单位：江南大学数字媒体学院，江苏无锡214122;湖州师范学院信息工程学院，浙江湖州313000,,湖州师范学院信息工程学院，浙江湖州313000,,湖州师范学院信息工程学院，浙江湖州313000,,江南大学数字媒体学院，江苏无锡214122,
关键词：集成TSK模糊分类器;并行学习;最小学习机;代表性中心点
基金：国家自然科学基金项目(61572236,61300151,61772198,61771193).
针对分层Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器可解释性差,以及当增加或删除一个TSK模糊子分类器时Boosting模糊分类器需要重新训练所有TSK模糊子分类器等问题,提出一种并行集成具有高可解释的TSK模糊分类器EP-Q-TSK.该集成模糊分类器每个TSK模糊子分类器可以使用最小学习机(LLM)被并行地快速构建.作为一种新的集成学习方式,该分类器利用每个TSK模糊子分类器的增量输出来扩展原始验证数据空间,然后采用经典的模糊聚类算法FCM获取一系列代表性中心点,最后利用KNN对测试数据进行分类.在标准UCI数据集上,分别从分类性能和可解释性两方面验证了EP-Q-TSK的有效性.
来源：2020年第10期
《控制与决策》期刊编辑部
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