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基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型
被引量：
2
1
作者
蔡前凤
郝志峰
杨晓伟
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期130-134,共5页
为了提高TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型处理高维问题的推广能力,在结构风险最小化原则的基础上,提出了一种构造TSK模糊模型的新算法.该算法用GK(Gustafsonk-Kessel)算法确定模糊规则的前件隶属函数,然后用最小二乘支持向量回归机(LSS...
为了提高TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型处理高维问题的推广能力,在结构风险最小化原则的基础上,提出了一种构造TSK模糊模型的新算法.该算法用GK(Gustafsonk-Kessel)算法确定模糊规则的前件隶属函数,然后用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)确定模糊规则的后件参数.最小二乘支持向量回归机的核函数由模糊规则前件隶属函数生成,经证明它是Mercer核.实验结果表明,与现有算法相比,文中算法提高了TSK模糊模型处理高维问题的推广能力;与LSSVR相比,文中算法具有良好的鲁棒性.
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关键词
模糊系统
模糊规则
模糊聚类
支持向量机
核函数
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职称材料
题名
基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型
被引量：
2
1
作者
蔡前凤
郝志峰
杨晓伟
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
广东工业大学计算机学院
华南理工大学理学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期130-134,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60433020
10471045)
+3 种基金
广东省科技计划项目(2008B080701005)
信息安全国家重点实验室开放课题基金资助项目(04-01)
广东工业大学青年基金资助项目(062056)
惠州市技术研究与开发资金项目(08-117)
文摘
为了提高TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型处理高维问题的推广能力,在结构风险最小化原则的基础上,提出了一种构造TSK模糊模型的新算法.该算法用GK(Gustafsonk-Kessel)算法确定模糊规则的前件隶属函数,然后用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)确定模糊规则的后件参数.最小二乘支持向量回归机的核函数由模糊规则前件隶属函数生成,经证明它是Mercer核.实验结果表明,与现有算法相比,文中算法提高了TSK模糊模型处理高维问题的推广能力;与LSSVR相比,文中算法具有良好的鲁棒性.
关键词
模糊系统
模糊规则
模糊聚类
支持向量机
核函数
Keywords
fuzzy system
fuzzy rule
fuzzy clustering
support vector machine
kernel function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型
蔡前凤
郝志峰
杨晓伟
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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