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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及TSK模糊分类器技术领域，尤其涉及基于AD‑TSK的数据处理方法及系统，包括利用TSK模糊分类器训练包含主动对抗样本的训练集，生成ATSK模糊分类器；逐层训练ATSK获得潜在的类别信息，基于攻击标签以dropout的方式生成输出误差梯度矩阵，并加入到对应样本特征中以更新选择的输入样本特征，并作为下一层的ATSK的输入；重复执行，达到最大层数时停止，得到AD‑TSK模型。本发明解决现有DSA‑FC方法在所有样本特征中嵌入梯度信息可能会致使模型泛化性能下降，且所涉及的求逆运算使得系统在训练时会产生显著的计算开销。
主权项：1.基于AD-TSK的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、利用TSK模糊分类器训练包含主动对抗样本的训练集，生成ATSK模糊分类器；步骤二、逐层训练ATSK获得潜在的类别信息，基于攻击标签以dropout的方式生成输出误差梯度矩阵，并加入到对应样本特征中以更新选择的输入样本特征，并作为下一层ATSK的输入；步骤三、重复执行，达到最大层数时停止，得到AD-TSK模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于AD-TSK的数据处理方法及系统
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