2、在线学习模型与多问题谈判模型的研究与应用

在线学习模型与多问题谈判模型的研究与应用

在智能系统的学习领域，一直以来都面临着诸多挑战。学习对于智能系统而言至关重要，因为这些系统往往结构复杂，实现智能行为所需的知识可能难以获取。近年来，众多研究聚焦于解决这一问题，其中贝叶斯阴阳（BYY）学习算法备受关注。

在线FCMAC - BYY模型

BYY学习算法是一种和谐学习理论，它通过最小化从训练输入x到最优解y以及反之的两个映射过程之间的差异，来寻找最优解。该算法已成功应用于模糊小脑模型关节控制器（FCMAC）的模糊化层，形成了FCMAC - BYY模型。

FCMAC - BYY网络具有五层层次结构，分别为输入层、模糊化层、关联层、后关联层和输出层。输入的非模糊数据向量经模糊化层通过BYY学习映射到关联层的模糊集，关联层将模糊规则与存储单元关联，模拟人类小脑的功能，后关联层进行逻辑或运算，输出层使用面积中心去模糊化（COA）方法计算输出。

然而，传统的BYY学习算法是离线学习方法，需要获取所有训练输入才能进行学习。为克服这一缺点，虽提出了在线BYY模糊化方法，但该模型中历史数据对未来值预测的贡献是均匀的，不适用于实时应用，因为在大多数实际应用中，近期数据比旧数据更重要。

为解决这些问题，引入了滑动窗口技术。滑动窗口技术可过滤陈旧数据，只关注最新数据，在许多在线学习模型中得到应用。在提出的在线FCMAC - BYY模型中，历史信息以聚类的形式保存，用于确定后续模式，而非直接作为输入。

具体操作步骤如下：
1. 滑动窗口用于在线学习 ：在神经网络中应用滑动窗口的简单方法是在输入序列上使用滑动窗口，将窗口内的元素作为网络输入特征生