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Adversarial knowledge augmentation based learning for enhancing interpretable fuzzy-rule-based classification
DOI:10.1016/j.knosys.2026.116775.png)
摘要
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• 受高级认知研究启发的对抗性知识增强(KA2)。• 提出一种可解释的模糊分类器TSK2A2,通过KA2提升精度。• 提供一种新颖的可解释的基于AND-NOT算子的增强模糊规则。• 开发了一种基于KA2的快速对抗训练方法以增强TSK2A2。• TSK2A2在精度、可解释性和效率方面具有卓越的权衡。
Keyword:
Adversarial training
Interpretable fuzzy rules
Knowledge augmentation
TSK fuzzy classifiers
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
Fully interpretable rectal cancer staging prediction by TSK fuzzy classifier with its small sample learning on MR images基于TSK模糊分类器及其在小样本学习上的MR图像完全可解释的直肠癌分期预测
Neuro-Fuzzy Random Vector Functional Link Neural Network for Classification and Regression Problems用于分类和回归问题的神经模糊随机向量函数链接神经网络

