多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

来源 :应用科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：deansam

【摘要】

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该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法,能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息,进

【作者】

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蒋亦樟华蕾张群钱鹏江夏开建

【机构】

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江南大学人工智能与计算机学院,江南大学图书馆,苏州大学附属常熟医院信息科,中国矿业大学信息与控制工程学院

【出处】

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应用科学学报

【发表日期】

：

2020年5期

【关键词】

：

多任务学习多任务模糊c均值多任务协同学习多任务Takagi-Sugeno-Kang模糊系统式 multi-task learning multi-task

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.61702225,No.61772241),国家社科基金一般项目(No.19BTQ030),江苏省六大人才高峰高层次人才计划(No.XYDXX-127),无锡市社会发展项目(No.WX18IVJN002),江苏省卫健委面上项目(No.2018071)资助

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该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法,能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息,进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法,可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数,构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型(multi-task fuzzy c-means based multi-task T

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