基于LLM的0阶TSK模糊分类器：大规模数据集下的高效解决方案

本文主要探讨了在大规模数据集背景下，基于最小学习机（Least Learning Machine, LLM）的0阶TSK模糊分类器的应用。0阶TSK-FC模糊分类器是一种创新的解决方案，旨在解决传统分类器在泛化性能、可解释性和学习效率方面的不足。TSK-FC的特点在于它利用0阶模糊系统的优势，能够处理非线性问题，并提供一定的模糊度，使得分类结果更具鲁棒性。 为了应对大规模数据集带来的挑战，研究者提出了增量式0阶TSK-IFC模糊分类器。增量式模糊聚类算法(IFCM(c+p))在此框架下被用来训练模糊规则参数，这种方法允许模型在不断增长的数据流中进行动态更新，提高了参数学习的效率。通过与FCPM-IRLS模糊分类器和径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Networks, RBFNN）进行对比实验，结果显示，提出的模糊分类器在不同规模的数据集上都展现出优良的性能，特别是在处理大规模数据时，TSK-IFC的表现更为突出。 关键词如TSK-FC、TSK-IFC、最小学习机、TSK型模糊分类器以及大规模数据集，突显了本文的核心关注点。文章的贡献在于提供了一种有效的方法来处理大规模数据集中的复杂分类问题，同时保持了良好的性能和学习效率。对于在实时变化的数据环境中寻求高效分类模型的科研人员和工程师来说，这项研究具有重要的实际应用价值。