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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于改进TSK模糊分类模型的数据分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119691578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411860272.9，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于改进TSK模糊分类模型的数据分类方法及系统是由梁瑾;陈成杰设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进TSK模糊分类模型的数据分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分类技术领域，公开了一种基于改进TSK模糊分类模型的数据分类方法及系统，方法包括获取待分类数据集，并将所述待分类数据集划分为训练集和测试集；基于所述训练集，利用监督增强型软子空间聚类算法和深度学习算法，分别优化预构建的TSK模糊分类模型的模糊规则的模糊规则前件和模糊规则后件；将测试集输入到优化好的TSK模糊分类器模型中进行分类处理，得到数据分类结果。本发明通过分别优化TSK模糊分类模型的模糊规则前件和模糊规则后件参数，从而提高模型对高维数据和复杂数据集的适应能力，进一步提升模型在数据分类上的精度和效率。

本发明授权一种基于改进TSK模糊分类模型的数据分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进TSK模糊分类模型的数据分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类数据集，并将所述待分类数据集划分为训练集和测试集； 基于所述训练集，利用监督增强型软子空间聚类算法和深度学习算法，分别优化预构建的TSK模糊分类模型的模糊规则的模糊规则前件和模糊规则后件，包括： 初始化模糊规则后件的线性权重向量和偏置项； 对训练集样本数据进行批量归一化处理，并对归一化后的数据应用Sigmoid函数进行非线性激活； 利用经过归一化处理和非线性激活的训练集样本数据，对模糊规则后件的参数进行训练优化，直至模糊规则后件的优化目标函数满足收敛条件； 其中，模糊规则后件的优化目标函数的表达式如下所示： 其中，表示样本属于类别c的真实标签；表示样本被预测为类别c的概率，N为样本的总数，C为类别的总数，表示模糊规则r的归一化激活权重，表示模糊规则r对类别c的线性权重向量，表示线性权重向量的转置，为样本的非线性嵌入结果，表示样本通过批量归一化处理和激活函数后的特征映射； 其中，所述预构建的TSK模糊分类模型包括输入层、模糊化层、模糊规则层、推理层和输出层；输入样本通过输入层输入模糊化层；模糊化层基于输入样本的特征值，以及模糊规则的聚类中心和特征范围，计算隶属度值；模糊规则层根据模糊化层输出的隶属度值触发相应的模糊规则；推理层根据触发的模糊规则进行模糊推理，得到模糊规则的归一化触发值；输出层根据模糊规则的归一化触发值进行去模糊化处理，得到最终的分类结果； 利用改进的模糊化操作，对模糊规则的触发水平进行均匀化处理，其表达式如下所示： 其中，为模糊规则r的触发值，表示模糊规则r在当前输入样本上的触发水平；为输入特征的维度数，表示输入样本在第d个特征维度上的值，表示模糊规则r在第d个特征维度上的聚类中心，表示模糊规则r在第d个特征维度上的方差，表示所有模糊规则触发值中的最大值； 将测试集输入到优化好的TSK模糊分类器模型中进行分类处理，得到数据分类结果。

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