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申请/专利权人：香港理工大学
摘要：本申请实施例适用于计算机技术领域，提供了一种基于轻量化TSK模糊分类器的分类方法及电子设备，该方法包括：获取训练样本的多个特征值，通过隶属度层对多个特征值进行模糊化，获得多个隶属值；通过对多个隶属值进行反模糊化得到多个清晰值，并通过特征融合函数对多个清晰值和多个特征值进行融合处理，生成多个融合特征值；通过输出函数对多个融合特征值进行拟合，生成轻量化TSK模糊分类器；基于轻量化TSK模糊分类器对待分类对象进行分类，并生成分类结果和多个模糊逻辑条件。通过本实施例提供的方法进行分类计算，可以在保持分类结果的高语义可解释性的同时，加快轻量化TSK模糊分类器的运算速度。
主权项：1.一种基于轻量化TSK模糊分类器的分类方法，其特征在于，包括：获取用户输入的训练样本在多个预设特征维度的多个特征值，通过隶属度层对所述多个特征值进行模糊化处理，以获得各个所述特征值对应的隶属值；所述隶属值用于表示所述训练样本与各个所述预设特征维度对应的聚类中心的相关程度；通过对多个所述隶属值进行反模糊化处理得到多个清晰值，并通过预设的特征融合函数对多个所述清晰值和多个所述特征值进行融合处理，生成多个融合特征值；通过预设的输出函数对所述多个融合特征值进行拟合，生成基于所述训练样本训练得到的轻量化TSK模糊分类器；所述轻量化TSK模糊分类器中特征融合函数和输出函数是基于预设的梯度下降算法进行预设次数的迭代更新后生成的；基于所述轻量化TSK模糊分类器对待分类对象进行分类，并生成所述待分类对象对应的分类结果和多个模糊逻辑条件；所述模糊逻辑条件用于解释所述分类结果和所述待分类对象的各个特征值之间的关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港理工大学 基于轻量化TSK模糊分类器的分类方法及电子设备
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