6、新型归纳式和直推式迁移学习方法

新型归纳式和直推式迁移学习方法

在机器学习领域，迁移学习是一个重要的研究方向，它旨在将源领域的知识或数据迁移到目标领域，以提高目标领域的学习效果。本文将介绍两种新型的迁移学习方法：基于支持向量学习的模糊系统归纳式迁移学习和基于支持向量学习的直推式迁移学习。

1. 基于支持向量学习的模糊系统归纳式迁移学习

支持向量学习在机器学习方法中得到了广泛应用，如核方法和其他智能建模方法。支持向量学习的模糊系统具有较强的学习能力和较好的解释性，可用于开发归纳式迁移学习方法。

1.1 TSK - FS的概念和原理

经典的模糊逻辑系统模型包括TSK模型、Mamdani - Larsen（ML）模型和广义模糊模型。其中，TSK模型因其有效性而最为流行。在本研究中，采用TSK模型来开发用于实现归纳式迁移学习的KL - TSK - FS。

TSK模糊逻辑系统最常用的模糊推理规则定义如下：
TSK模糊规则$R_k$：

IF x1 is A_k1 ∧ x2 is A_k2 ∧ ··· ∧ xd is A_kd
Then f_k(x) = p_k0 + p_k1x1 + ··· + p_kdxd
k = 1, ···, K

其中，$A_{k}^{i}$是第$k$条规则中输入变量$x_i$对应的模糊子集；$K$是模糊规则的数量，$\land$是模糊合取运算符。每个规则以输入向量$x = [x_1, x_2, ···, x_d]^T$为前提，将输入空间$A_k \subset R^d$中的模糊集映射到一个可变的单值$f_k(x)$。 <