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基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高模糊系统处理高维问题的推广能力, 本文提出用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的思想设计TSK模糊模型.TSK模糊模型的传统算法普遍存在过学习问题, 为此我们在目标函数中考虑了结构风险从而避免了过学习现象.并且，我们将模糊系统的参数寻优问题转化为一个二次规划问题进行求解.由于该规划问题的求解与输入数据维数无关，适用于处理高维数据.算法分为两步：首先用Gustafsonk-Kessel (GK)算法确定模糊规则的前件；然后用最小二乘支持向量算法确定模糊规则的后件，这里的核函数是由模糊聚类确定的, 经证明它是Mercer核.三个著名数据的实验结果表明，与TSK模糊系统的传统算法相比，本文所提的算法提高了TSK模糊系统处理高维问题的推广能力；与LSSVR相比，，本文所提的算法具有良好的鲁棒性. 相似文献
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蔡前凤 《华中师范大学学报(自然科学版)》1997,31(1):10-12
给出了Ａｂｅｌ范畴中形如ψχψ＝τ的态射方程有解的充要条件以及线性态射方程ψχ＝τ１，χψ＝τ２有公共解的条件，并讨论了Ａｂｅｌ范畴中的一类同解方程。 相似文献
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