知识嵌入的贝叶斯MA型模糊系统：提高可解释性和性能

"本文介绍了一种名为知识嵌入的贝叶斯Mamdan-Assilan型模糊系统(KE-B-MA)，旨在解决传统模糊系统在处理高维数据时的可解释性和规则复杂性问题。KE-B-MA利用DC方法进行知识嵌入的模糊集划分，优化了模糊隶属度函数的中心和输入特征选择，从而提高系统的可解释性。同时，它通过贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法，对模糊规则的前后件参数进行全局最优学习，简化规则结构。实验结果显示，KE-B-MA在分类性能、可解释性和清晰性上表现出色，与经典模糊系统相比有显著优势。该研究得到了多项科研基金的支持。" KE-B-MA模糊系统是一种融合了知识嵌入和贝叶斯推理的新型模糊系统，主要解决传统模糊系统的两个关键问题：可解释性和高维数据处理的复杂性。传统的基于聚类的模糊系统通常需要所有输入特征，并可能出现模糊集交叉，导致规则不易理解。KE-B-MA采用DC方法进行知识嵌入，通过这种方式，可以更加精确地定义模糊集，减少特征空间中的冗余，使得模糊规则能够对应于特定的特征空间，从而提高系统的可读性和解释性。 在参数学习方面，KE-B-MA引入了贝叶斯推理，这允许系统使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法来同时学习模糊规则的前后件参数。MCMC方法是一种模拟随机过程，能够在大量可能的参数配置中寻找全局最优解，避免了局部最优的问题。这种学习策略使KE-B-MA能够更有效地处理高维数据，简化规则结构，降低复杂性。 实验比较显示，KE-B-MA在分类任务上的性能与经典模糊系统相当甚至更好，而且其规则具有更强的可解释性和清晰性。这意味着，对于用户而言，KE-B-MA不仅能够提供准确的决策支持，还能够提供更容易理解和解释的决策规则，这对于实际应用来说是非常重要的，特别是在需要对决策过程进行解释和验证的领域。 此外，这项工作受到多个科研项目的资助，包括国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、中央高校基本科研业务费专项资金项目以及江苏省高校自然科学基金项目，这反映了学术界对知识嵌入和模糊系统优化研究的重视。 KE-B-MA模糊系统通过知识嵌入和贝叶斯推理的结合，提供了一种更高效、更可解释的模糊规则学习方法，对于理解和应用模糊系统在处理高维数据时具有重要的理论与实践意义。