逐位算术优化算法在深度神经模糊系统中的特征选择与规则库优化

"基于规则的逐位算术优化深度神经模糊系统及其在高维数据中的特征选择和规则库优化性能" 本文介绍了深度模糊神经系统（DNFS），这是一种融合了深度学习和模糊逻辑的模型，因其适应性和规则基础的特性在各种实际应用中表现出色。然而，当处理高维数据时，DNFS面临着挑战，主要体现在规则库的指数级增长，这不仅影响模型的透明度，还可能导致计算复杂度增加。此外，通常采用的梯度下降（GD）优化技术可能陷入局部最优，限制了DNFS的性能。 针对这些问题，研究者提出了一个新的逐位算术优化算法（BAOA），旨在解决高维数据下规则库的管理和优化。BAOA被应用于特征选择，以减少高维数据中的冗余特征，从而降低规则库的规模。在12个基准数据集上进行的实验表明，BAOA能够以95.53%的平均准确率选择最少数量的特征，有效减少了规则库的复杂性。 同时，BAOA也被用来优化DNFS的规则库，避免陷入局部最优。与传统的算术优化算法（AOA）和基于GD的优化方法相比，BAOA在训练和测试阶段分别达到了96.87%和96.25%的平均准确率，明显优于其他方法。统计分析中的Wilcoxon检验进一步证实了BAOA在性能上的显著优势。 BAOA的提出，为解决高维数据问题提供了新思路，尤其是在处理复杂、高维度的现实世界问题时，表现出高效性。该算法的开放访问发布在沙特国王大学学报上，遵循CC BY-NC-ND许可协议，促进了科研成果的共享和传播。 1. 引言 深度神经网络（DNN）在处理大量数据的现代人工智能应用中占据主导地位，但其复杂性随着数据维度的增加而上升。模糊神经系统结合了模糊逻辑的解释能力和神经网络的自适应性，试图克服DNN在高维环境中的局限性。本文的工作旨在通过BAOA优化算法改进这一领域，提高模型的泛化能力和解释性。 2. 模型背景与问题阐述 深度模糊神经系统结合了模糊系统的清晰规则和神经网络的深度学习能力，但在高维空间中，过多的规则可能导致过度复杂和不透明的模型。同时，传统的优化策略如GD可能不适用于解决此类问题。 3. BAOA算法详解 BAOA是一种创新的优化算法，灵感来源于位运算，旨在全局搜索最优解，避免局部最优。它在特征选择和规则库优化中展现出了高效性。 4. 实验设计与结果分析 实验部分详细描述了在不同数据集上应用BAOA的过程，并对比了BAOA与其他优化方法的性能。结果证明BAOA在准确性、效率和模型简化方面都有显著优势。 5. 讨论与结论 讨论部分探讨了BAOA的优势和潜在应用，以及可能存在的局限性。结论部分强调了BAOA对提升高维数据处理能力的重要贡献，并指出未来的研究方向。 6. 参考文献 文章引用的相关文献，展示了研究的理论基础和技术参考。 BAOA算法的提出为深度模糊神经系统的优化提供了一个强大的工具，尤其在高维数据的特征选择和规则库优化方面，提高了模型的性能和可解释性。