梯度优化模糊分类器：与最先进模型的基准研究

本研究解决了传统模糊推理系统在训练效率和预测性能上的不足，提出了一种使用梯度下降法的梯度优化模糊分类器（GF）。研究表明，GF在多个数据集上表现出竞争力和优越的分类准确度，并在处理噪声数据和可变特征集方面展现了强大的鲁棒性，表明其在监督学习任务中是优于深度学习模型的有效替代方案。