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An Evolving Hierarchical Fuzzy System Based on Variable Selection and Variable Expected Outputs
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AI
DOI：10.1007/s40815-025-02076-z.png)
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摘要
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本文提出了一种基于变量选择和变量期望输出的演化层次模糊系统（EHFS-VSVO），用于应对动态、多样化和高速数据流的挑战。该系统结合了演化模糊系统和层次模糊系统中在线学习的优势，能够处理高维复杂问题。在单层模糊系统中，EHFS-VSVO提出了改进的模糊规则生成动态阈值方案。该方案不仅考虑了模型的在线训练误差，还根据规则数量动态调节规则生成速率。为了更谨慎地删除模糊规则，EHFS-VSVO引入了基于规则使用频率的指标，以评估规则是否已过时，此外还考虑了规则的有用性值。此外，EHFS-VSVO通过变量选择、排序以及具有变量期望输出级联的层次结构简化了模型复杂度。通过使用多个真实数据集的仿真示例，验证了EHFS-VSVO的性能优势，特别是在处理在线回归问题时，其准确性和泛化能力表现突出。
Keyword:
Streaming data
Evolving hierarchical fuzzy system
Variable selection and sorting
Online learning
期刊
IF:
3.6
论文数:
2.2K
被引数:
4.3K
机构
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