Abstract-Evolving fuzzy klassificerare (EFCs) har uppnått enorma framgångar i att hantera icke-stationära dataströmmar på grund av deras flexibla egenskaper. Icke desto mindre har de flesta verkliga dataströmmar mycket osäkra egenskaper, som inte kan hanteras av EFC typ 1. Ett nytt intervall typ-2 fuzzy classifier, nämligen att utveckla typ-2 class (eT2Class), föreslås i detta papper, som konstruerar en utvecklande arbetsprincip inom ramen för intervall typ-2 fuzzy system. ET2Class börjar sin inlärningsprocess från grunden med en tom eller initialt tränad regelbas, och dess luddiga regler kan automatiskt odlas, beskäras, återkallas, och slås samman på flugan med hänvisning till summering effekt och generalisering effekt dataströmmar. Dessutom drivs eT2Klass av en generaliserad intervall typ-2 fuzzy regel, där premissdelen består av multivariat Gaussian funktion med en osäker nondiagonal kovariansmatris, samtidigt som en delmängd av den ickelinjära Chebysjev polynom som regel resulterar. Effekten av eT2Class har noggrant bedömts av många fall av verkliga och artificiella studier, jämfört med toppmoderna klassificeringar och validerats genom olika statistiska tester. Våra numeriska resultat visar att eT2Class producerar mer tillförlitliga klassificeringsgrader, samtidigt som den bibehåller en mer kompakt och parsimonisk regelbas än toppmoderna EFC som nyligen publicerats i litteraturen. Index Terms-Evolving neurofuzzy system, extrem inlärningsmaskin, fuzzy neural nätverk, metakognitiva lärande, sekventiell inlärning.
För mer flexibilitet i dynamiska dataströmmar presenterade Mahardhika Pratama et al., Ref.
Evolving Type-2 Fuzzy Classifier
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}