一种具有类人学习能力的TSK模糊系统建模方法
摘要:
本发明公开了一种具有类人学习能力的TSK模糊系统建模方法。本发明方法主要以TSK模糊系统作为研究对象,在此基础上通过利用传统TSK模型对历史数据训练得到的历史储备(模型参数)融入当前场景训练模型中,进而发明了具有类人学习能力的模糊系统,即TSK类人学习模糊系统。本发明方法的优势在于所得到的TSK模糊系统不但能够充分利用当前场景的数据信息,而且还能够有效地利用历史储备来进行迁移辅助学习,它具有通过继承历史储备来弥补当前场景信息缺失的能力。
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