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KANG: 作品数：93被引量：115H指数：6; 导出分析报告; 相关领域：历史地理医药卫生更多>>; 相关作者：王士同蒋亦樟邓赵红于云鹏史荧中更多>>; 相关机构：江南大学国立台北科技大学文山学院西安外国语大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家重点基础研究发展计划更多>>

融合深浅层次知识的自学习TSK模糊癫痫辅助检测算法: 《模式识别与人工智能》2025年第1期82-93,共12页施奇环张雄涛; 国家自然科学基金项目(No.62376094,U22A20102);浙江省大学生科技创新活动计划项目(新苗人才计划)(No.2024R430B021)资助。; Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器在癫痫检测中用于处理模糊信息.然而,由于癫痫脑电信号复杂、患者发作表现多样,一阶TSK模糊分类器通常难以从训练样本中获取足够的泛化性能.因此,文中提出融合深浅层次知识的具有自我学习能力的TSK模...; 关键词：“反思-归纳”过程自蒸馏脑电信号孪生网络 TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊分类器

高阶Takagi-Sugeno-Kang模糊知识蒸馏分类器及其在脑电信号分类中的应用: 《智能系统学报》2024年第6期1419-1427,共9页蒋云良印泽宗张雄涛申情李华; 国家自然科学基金项目(U22A20102,62376094);浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(2023C01150).; 在脑电信号(electro encephalo gram,EEG)的分类检测任务中,低阶TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊分类器的学习速度较快,但性能表现不理想,高阶TSK模糊分类器虽然具有较强的性能优势,但极其复杂的模糊规则后件严重影响模型的运行速度。为此...; 关键词：TSK模糊分类器知识蒸馏高阶模糊隐藏知识脑电信号最小学习机癫痫运动想象模糊系统

面向自闭症辅助诊断的深度对比模糊神经网络: 《计算机工程》2023年第4期263-271,共9页陆昭吾王骏施俊; 上海市自然科学基金(20ZR1419900)。; 静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)可有效反映大脑活动状况,然而rs-fMRI数据的高随机性和自闭症谱系障碍(ASD)内在的高异质性给ASD计算机辅助诊断带来了不确定性。提出一种基于对比损失的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)深度模糊神经网络CL-DeepT...; 关键词：自闭症谱系障碍静息态功能性磁共振成像 Takagi-Sugeno-Kang模糊系统对比损失计算机辅助诊断

不平衡数据的Takagi-Sugeno-Kang模糊分类集成模型被引量：2: 《计算机科学与探索》2022年第6期1374-1382,共9页张壮王士同; 江苏省自然科学基金(BK20191331)。; 集成学习是非线性系统的主流建模方法之一。但当常规的集成TSK模糊模型直接用于不平衡数据集时,其学习性能容易受到数据不平衡性的影响,因而常常会导致泛化能力差。为解决这一问题,基于TSK模糊模型提出了一种对不平衡数据处理的分类集...; 关键词：TSK模糊模型集成学习 ADABOOST 不平衡数据 SMOTE

一种面向中小规模数据集的模糊分类方法被引量：3: 《软件学报》2019年第12期3637-3650,共14页周塔邓赵红蒋亦樟王士同; 国家自然科学基金(61772239,61702225,61572236,61711540041)~~; 虽然Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊分类器在一些重要场合已经取得了广泛应用,但如何提高其分类性能和增强其可解释性,仍然是目前的研究热点.提出一种随机划分与组合特征且规则具有高可解释性的深度TSK模糊分类器(RCC-DTSK-C),但和其他分...; 关键词：Takagi-Sugeno-Kang(TSK) 随机模糊划分特征组合可解释性深度学习栈式结构

多层递阶融合模糊特征映射的模糊C均值聚类算法被引量：1: 《智能系统学报》2018年第4期594-601,共8页鲍国强应文豪蒋亦樟张英王骏王士同; 国家自然科学基金项目(61300151);江苏省自然科学基金项目(BK20160187;BK20161268;BK20151299);江苏省产学研前瞻联合研究计划项目(BY2015043-03); 针对复杂非线性数据的无监督学习问题,提出一种新型的映射方式来有效提高算法对复杂非线性数据的学习能力。以TSK模糊系统的规则前件学习为基础,提出一种新型的模糊特征映射新方法。接着,针对映射之后的数据维度过大问题,引入多层递阶...; 关键词：Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统主成分分析(PCA) 无监督学习模糊C均值聚类

磨矿分级过程模糊控制研究与仿真被引量：7: 《金属矿山》2017年第1期149-153,共5页于云鹏王岩; 选矿厂的磨矿分级系统具有大惯性、纯时滞长、非线性强及时变性等特点,应用传统自动控制方法较难使磨矿分级产品达到工艺要求。针对此问题,哈尔滨工业大学相关课题组提出了不依赖控制对象数学模型,仅使用生产数据进行建模的一阶TSK(Taga...; 关键词：磨矿分级 Takagi-Sugeno-Kang模型模糊控制

Observer Design Based on Self-Recurrent Consequent-Part Fuzzy Wavelet Neural Network被引量：1: 《Tsinghua Science and Technology》2016年第5期544-551,共8页Xin Wen Xin Li; In this paper, we propose and construct an observer design based on a Self-Recurrent Consequent-Part Fuzzy Wavelet Neural Network（SRCPFWNN） for a class of nonlinear system. We use a Self-Recurrent Wavelet Neural Net...; 关键词：Takagi-Sugeno-Kang （TSK） fuzzy model activation functions state observer nonlinear systems simulation

基于模糊子空间聚类的〇阶L2型TSK模糊系统被引量：7: 《电子与信息学报》2015年第9期2082-2088,共7页邓赵红张江滨蒋亦樟史荧中王士同; 国家自然科学基金(61170122);江苏省杰出青年基金(BK20140001);新世纪优秀人才支持计划(NCET120882)资助课题; 经典数据驱动型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统在获取模糊规则时,会考虑数据的所有特征空间,其带来一个重要缺陷:如果数据的特征空间维数过高,则系统获取的模糊规则繁杂,使系统复杂度增加而导致解释性下降。该文针对此缺陷,探讨了一...; 关键词：Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统医疗诊断解释性高维数据

基于监督学习的Takagi Sugeno Kang模糊系统图像融合方法研究被引量：5: 《电子与信息学报》2014年第5期1126-1132,共7页李奕吴小俊; 国家自然科学基金(60973094;61103128;61373055);教育部科技研究重大项目(311024)资助课题; 该文针对图像融合领域内难于对先验知识加以利用的问题提出一种新的有监督学习的Takagi Sugeno Kang(TSK)模糊系统图像融合方法。该方法通过引入TSK模糊系统构建标准图像融合图像库进行学习,将学习准则记录下来形成融合模型,并指导新的...; 关键词：图像融合监督学习 Takagi Sugeno Kang(TSK)模糊系统

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