基于支持向量機和模糊系統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、江南大學(xué)博士學(xué)位論文基于支持向量機和模糊系統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究姓名：張欽禮申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：輕工信息技術(shù)與工程指導(dǎo)教師：王士同20090301摘要( 6 ) 建立了不確定的高斯混合模型和具有可加性的二型T a k a g i ．S u g e n o ．K a n g ( T S K )模糊系統(tǒng)之間的對應(yīng)關(guān)系：任何一個不確定的高斯混合模型都唯一對應(yīng)著一個二型模糊系統(tǒng)，不確定高斯混合模型的條件均值和二型模糊系統(tǒng)的去模糊化輸出

2、是等價的。因此可以從概率的角度解釋、研究和訓(xùn)練二型模糊系統(tǒng)。這種新穎的訓(xùn)練方法提高了二型模糊系統(tǒng)的精度和抗噪性。不同類型數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明了該模型的優(yōu)良性能。( 7 ) 針對模糊系統(tǒng)缺乏優(yōu)化結(jié)構(gòu)的辨識方法的問題，提出了一種新穎的基于再生核空間理論的模糊系統(tǒng)。該模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)辨識算法由再生核函數(shù)的的逼近性質(zhì)給出，簡單易處理；并且參數(shù)學(xué)習(xí)只涉及前件的學(xué)習(xí)，降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度。仿真結(jié)果驗證了這種模糊系統(tǒng)及其結(jié)構(gòu)辨識算法的有效性。關(guān)鍵詞：支持向