面向可解释性人工智能与大数据的模糊系统发展展望

面向可解释性人工智能与大数据的模糊系统发展展望

论文摘要

模糊系统作为一种万能逼近器具有很强的可解释性,已被广泛应用在各个领域。尽管目前模糊系统的理论研究不够成熟,仍然存在诸如规则太多、优化困难、维度诅咒等问题,难以处理高维大数据。尽管深度神经网络取得了突出进展,能很好处理图像和语音等大数据,但其可解释性不好,难以用于安全相关的重要场合。因此,非常有必要研究一种基于模糊系统的可解释性强的人工智能算法。结合深度神经网络和模糊系统两者的优点,研究深度模糊系统及其算法,将有可能解决高维大数据问题。主要对模糊系统的发展历程与研究进展分别进行详细阐述,并根据其现有的问题指出其未来的发展方向,对进一步的研究问题进行展望。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 FS的第一次兴起与衰落
  • 3 FS的第二次兴起与衰落
  • 4 期待第三次兴起
  • 5 结论与展望
  •   5.1 结论
  •   5.2 展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈德旺,蔡际杰,黄允浒

    关键词: 模糊系统,可解释,高维大数据,深度模糊系统,神经模糊系统

    来源: 智能科学与技术学报 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 福州大学数学与计算机科学学院,福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室

    基金: 国家自然科学基金资助项目(No.61976055),智慧地铁福建省高校重点实验室建设基金资助项目(No.53001703,No.50013203)~~

    分类号: TP311.13;TP18

    页码: 327-334

    总页数: 8

    文件大小: 564K

    下载量: 280

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