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當(dāng)前最流行的圖像特征學(xué)習(xí)方法是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該類方法無需人工參與即可自動(dòng)地通過特征學(xué)習(xí)提取高效的特征，用于分類識(shí)別等任務(wù)。然而，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像特征抽取方法目前也面臨著諸多挑戰(zhàn)，其有效性嚴(yán)重依賴大規(guī)模的數(shù)據(jù)，且通常被視汋黑盦模型，解釋性較差。針對上述挑戰(zhàn)，以基于模糊規(guī)則推理的TSK模糊系統(tǒng)（TSK-FS）為基礎(chǔ)，提出了一種適用于不同規(guī)模數(shù)據(jù)集且易于理解的特征學(xué)習(xí)方法—一多粒度融合的模糊規(guī)則系統(tǒng)圖像特征學(xué)習(xí)算法。該方法通過基于規(guī)則的TSK-FS抽取圖像特征，因而特征學(xué)習(xí)過程是可以利用規(guī)則進(jìn)行解釋的。其次，多粒度掃描也使得其特征學(xué)習(xí)能力進(jìn)一步提升。在不冏規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了充分的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在圖像數(shù)據(jù)集上具有較好的有效性。
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