扩展主动学习方法
人工智能
2019-05-24 v2 机器学习
摘要
主动学习方法（ALM）是一种基于模糊逻辑的软计算方法，用于建模和控制。尽管ALM已表明其在动态环境中表现良好，但由于数据丢失，其算子在复杂情况下无法很好地支持它。因此，如果为ALM选择更合适的算子，它可以找到更好的隶属度函数。本文用两个新算子替代了ALM原有的算子；从而以优于传统ALM的方式更新了隶属度函数的寻找过程。这种新方法被称为扩展主动学习方法（EALM）。
引用
@article{arxiv.1011.2512,
title = {Extended Active Learning Method},
author = {Ali Akbar Kiaei and Saeed Bagheri Shouraki and Seyed Hossein Khasteh and Mahmoud Khademi and Alireza Ghatreh Samani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1011.2512},
year = {2019}
}
备注
18 pages, 26 figures, 2 tables, submitted to the control engineering practice of Elsevier