【摘 要】
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为了克服传统的分类器难以在具有令人满意的分类性能、快速的学习效率的同时兼顾高可解释性之不足,提出增量式0阶模糊分类器TSK-IFC0IRLS.该分类器通过使用增量式模糊聚类算
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为了克服传统的分类器难以在具有令人满意的分类性能、快速的学习效率的同时兼顾高可解释性之不足,提出增量式0阶模糊分类器TSK-IFC0IRLS.该分类器通过使用增量式模糊聚类算法IFCM（c＋p）对训练样本进行聚类,使用高斯隶属度函数将聚类结果映射到模糊子空间,使用迭代重加权最小二乘优化算法IRLS对模糊规则的后件参数进行学习.通过提出基于伪Huber函数的代价函数,它的鲁棒性改进版本TSK-IFC0PHub被提出来以提高分类器的抗噪能力.仿真实验表明,与FCPM-IRLS、RBF、ANFIS分类器相比,提
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