基于归纳-反射深度模糊规则的动态-静态孪生TSK模糊系统及其在复杂数据分类中的自学习增强

本综述提出了一种创新的动态-静态孪生Takagi–Sugeno–Kang（TSK）模糊分类器（IRDF-DS-STSK），通过引入归纳-反射（Inductive-Reflection）机制和孪生网络架构，显著提升了一阶TSK模糊系统在复杂大规模数据集上的学习能力。该系统无需教师模型即可自主整合深度模糊知识与细粒度知识，并采用自适应学习函数动态调整学习过程。实验证明其在分类准确率和加权F1-分数方面具有显著优势，为模糊系统在资源受限条件下的应用提供了新思路。

　　

亮点（Highlights）

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  提出的IRDF-DS-STSK继承了传统TSK模糊系统的可解释性，并引入受人类“归纳-反射”思维启发的深度模糊规则，在保持可解释性的同时增强了处理复杂非线性问题的能力。

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  为减少错误知识积累，我们设计了动态-静态孪生网络结构，使模型能够同时学习深度与细粒度模糊知识。该结构通过渐进式自适应权重设计保护知识传递组件，有效缓解错误累积和过拟合问题。

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  我们提出了一种创新方法，将静态孪生模型的深度模糊知识与动态孪生模型通过批处理学习获得的细粒度知识相融合。借助模型的自适应参数和自知识学习机制，系统持续积累并深化知识挖掘。

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  我们在多个公共数据集和两个真实场景数据集上进行了广泛实验。结果表明，所提出的IRDF-DS-STSK在准确率和加权F₁-分数方面均显著提升。

结论（Conclusion）

本研究聚焦于一阶TSK模型的表示学习能力，并赋予其自学习特性，最终构建出兼具动态与静态孪生特性的自学习网络结构——IRDF-DS-STSK模糊分类器。该模型能够同时挖掘深度和细粒度知识，主要贡献如下：

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  与传统的零阶TSK和一阶TSK相比，IRDF-DS-STSK在多项性能指标上表现更优；

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  所提出的归纳-反射机制使模糊规则更贴近人类思维模式，增强了系统的认知合理性；

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  动态-静态孪生架构有效避免了传统知识蒸馏中对教师模型的依赖，降低了训练复杂度；

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  自适应学习机制使模型能根据不同任务复杂度灵活调整学习策略，提升泛化能力。