双层模糊系统融合中心约束型最小包含球

与传统的tsk模糊系统相比,改进的双层tsk模糊系统ctsk(centraltskfuzzysystem)有如下优点:良好的可解释性、更好的鲁棒性、较强的逼近能力。但对于大样本或超大样本数据集,其时间复杂度和空间复杂度的开销都极大地限制了它的实用性。针对此不足,通过模糊系统融合中心约束型最小包含球(ccmeb)理论提出了ccmeb-ctsk(ccmeb-basedctsk)算法。该算法在继承ctsk优点的同时,又较好地实现了处理大样本和超大样本数据集的有效性和快速性。仿真实验研究分析了采用不同模糊规则数的ccmeb-ctsk的性能指标和运行时间的比较,以及训练样本不加噪声和加入噪声情况下ccmeb-ctsk泛化能力和鲁棒性能的测试。