一种基于复杂概念的可解释数据表征学习方法

一种基于复杂概念的可解释数据表征学习方法，其属于深度学习和模糊系统的交叉领域。该方法结合了公理模糊集理论与神经网络，构建了基于模糊规则表示学习的模型（FRRL）。该方法首先通过模糊化步骤，将输入数据特征转化为模糊概念；接着利用模糊逻辑层生成用于描述特征非线性关系的复杂规则；然后通过线性分类层进行分类决策。本发明还引入了梯度下降算法以优化模糊系统中的规则和参数，从而提升模型的学习效率。在确保分类准确性的同时，该方法还可以通过提取模糊规则来解释模型的决策过程。该方法特别适合需要高透明度和可解释性要求的应用场景，如医疗诊断和金融风险评估等。