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當前最流行的圖像特征學習方法是深度神經網絡，該類方法無需人工參與即可自動地通過特征學習提取高效的特征，用于分類識別等任務。然而，深度神經網絡圖像特征抽取方法目前也面臨著諸多挑戰，其有效性嚴重依賴大規模的數據，且通常被視汋黑盦模型，解釋性較差。針對上述挑戰，以基于模糊規則推理的TSK模糊系統（TSK-FS）為基礎，提出了一種適用于不同規模數據集且易于理解的特征學習方法—一多粒度融合的模糊規則系統圖像特征學習算法。該方法通過基于規則的TSK-FS抽取圖像特征，因而特征學習過程是可以利用規則進行解釋的。其次，多粒度掃描也使得其特征學習能力進一步提升。在不冏規模的圖像數據集上進行了充分的實驗，實驗結果表明該方法在圖像數據集上具有較好的有效性。
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