基于快速留一法交叉验证的自适应二型TSK模糊迁移学习系统.doc

基于快速留一法交叉验证的自适应二型TSK模糊迁移学习系统 摘 要 经典的模糊系统建模方法只考虑假设训练的数据被充分收集的当前场景。但是，如果来自当前场景的可用数据不足，由不完全数据集训练的模糊系统在现场进行预测的能力将受到弱泛化的影响，为了解决这个问题，本文通过迁移学习的角度，利用历史相似数据知识来创建一个基于知识利用的模糊系统，该模糊系统不仅充分利用学习过程中当前场景的数据，而且有效的利用参考场景中的现有知识。同时，对于迁移学习中参数的选择上，以往的技术都是采用人工来进行参数的调整，耗时耗力，且会出现不准确的情况，本文中我采用快速留一交叉验证算法来选择参数，能够快速的选择历史相关知识来