陈俊勇
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：江南大学数字媒体学院更多>>
- 发文基金：江苏省杰出青年基金上海市教育委员会创新基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 区间二型模糊子空间0阶TSK系统被引量：1
- 2017年
- 人们倾向于使用少量的有代表性的特征来描述一条规则,而忽略极为次要的冗余的信息。经典的区间二型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统,在规则前件和后件部分会使用完整的数据特征空间,对于高维数据而言,易导致系统的复杂度增加和可解释性的损失。针对于此,提出了区间二型模糊子空间0阶TSK系统。在规则前件部分,使用模糊子空间聚类和网格划分相结合的方法生成稀疏的规整的规则中心,在规则后件部分,使用简化的0阶形式,从而得到规则语义更为简洁的区间二型模糊系统。在模拟和真实数据上的实验结果表明该方法分类效果良好,可解释性更好。
- 陈俊勇邓赵红王士同
- 关键词：子空间可解释性
- 面向癫痫脑电图信号识别的径向基最小最大概率分类树被引量：8
- 2016年
- 脑电图(EEG)信号检测和识别是癫痫病的重要诊断手段。径向基函数神经网络具有出色的逼近能力和泛化性能,能直接识别出不同状态的脑电信号,但其透明性和可解释性差,忽视了不同类别数据间可分性的不同。对此,该文提出一种基于径向基函数神经网络和最小最大概率决策技术的分类树,采用一对一策略和排除法,更多考虑了类间可分性的不同。针对脑电信号识别的实验表明,所提方法结构清晰,分类能力强,可解释性更好。
- 邓赵红陈俊勇刘解放王士同
- 关键词：脑电信号径向基函数神经网络分类树
