摘要
本发明属于智能计算领域,具体涉及一种基于多目标优化的多任务TSK模糊系统建模方法。该方法在第一阶段中将多任务模糊系统学习任务转换为对应的多目标优化问题,此外,在第一阶段中,该方法利用每个任务的独立样本信息进行建模,并且有效利用任务间的相关信息来增强分类性能。在第二阶段中,本发明联合粒子群优化算法设计了一种新的多目标多任务模糊系统训练方法,在将多任务学习的目标转化为寻找帕累托最优解的同时,使得本方法的学习性能更加高效。
技术关键词
TSK模糊系统
多任务
建模方法
粒子群优化算法
FCM聚类算法
罚函数法
正则化参数
模糊规则
位置更新
符号
速度
决策
格式
变量
策略
因子
样本