一种具有类人学习能力的TSK模糊系统建模方法

    公开(公告)号:CN102722753A

    公开(公告)日:2012-10-10

    申请号:CN201210179827.4

    申请日:2012-06-01

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种具有类人学习能力的TSK模糊系统建模方法。本发明方法主要以TSK模糊系统作为研究对象,在此基础上通过利用传统TSK模型对历史数据训练得到的历史储备(模型参数)融入当前场景训练模型中,进而发明了具有类人学习能力的模糊系统,即TSK类人学习模糊系统。本发明方法的优势在于所得到的TSK模糊系统不但能够充分利用当前场景的数据信息,而且还能够有效地利用历史储备来进行迁移辅助学习,它具有通过继承历史储备来弥补当前场景信息缺失的能力。

    具有历史继承性的ML型模糊系统建模方法

    公开(公告)号:CN102496065A

    公开(公告)日:2012-06-13

    申请号:CN201110363614.2

    申请日:2011-11-16

    Applicant: 江南大学

    Abstract: 本发明公开了一种具有历史继承性的模糊系统建模方法。本发明方法主要以ML型模糊系统作为研究对象,在此基础上通过利用RSDE(压缩集密度估计方法)对历史数据以及当前场景数据分别进行概率密度分布估计,进而发明了具有历史继承性的模糊系统,即ML型历史继承模糊系统。本发明方法的优势在于所得到的模糊系统不但能够充分利用当前场景的数据信息,而且还能够有效地利用历史知识来进行学习,它具有通过继承历史场景知识来弥补当前场景信息缺失的能力。

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