基于直覺模糊集的GSVM模型研究.pdf

1、模糊集是美國計算機和自動控制理論專家Zadeh教授于1965年提出的，是一種處理不確定性知識的數(shù)學(xué)工具，能較好地分析和處理不精確、不協(xié)調(diào)和不完備信息，在知識獲取、專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、粒度計算、智能控制等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用、取得了豐碩的研究成果。直覺模糊集是Atanassov教授于1986年提出的，是對Zadeh模糊集進行了有效的擴展，在模糊集上增加一個非隸屬函數(shù)，從而更加細致和客觀地描述客觀世界存在的模糊現(xiàn)象，能夠較好地反映了客觀世界

2、的模糊性本質(zhì)，因而引起了許多學(xué)者的關(guān)注。直覺模糊集在機器學(xué)習(xí)、決策和分類等研究中起關(guān)鍵作用，是重要的理論基礎(chǔ)。所以有必要對直覺模糊集在機器學(xué)習(xí)中理論進行深入研究。
　　支持向量機是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年提出的，用于解決機器學(xué)習(xí)問題中的分類問題和回歸問題。由于支持向量機算法具有基礎(chǔ)理論完備、全局尋優(yōu)能力、訓(xùn)練時間短以及泛化性能強的特點，從而成為一種普遍接受和研究機器學(xué)習(xí)方法。粒計算是美國學(xué)者Lin于

3、1997年提出的用于處理不精確的、不確定問題的方法。粒計算理論的基本思想是在問題求解中使用粒子，構(gòu)建信息粒，將一類對象劃分為一系列粒，把一些個體通過不分明關(guān)系、相似關(guān)系、鄰近關(guān)系或功能關(guān)系等形成的多個塊，從而進行?；僮?，針對信息和知識細化來進行的不同層次的度量。
　　所以本文在直覺模糊集、粒計算和支持向量機的理論基礎(chǔ)上，對基于直覺模糊集的GSVM模型進行了研究。其創(chuàng)新點如下:
　　(1)回顧直覺模糊集的基本理論，討論了直覺

4、模糊集的性質(zhì)，定義了一種新的區(qū)間值直覺模糊集的精確函數(shù)，用例子說明，并將其應(yīng)用到?jīng)Q策和分類問題中;
　　(2)在直覺模糊集的理論基礎(chǔ)上，結(jié)合粒計算理論，提出了兩種基于直覺模糊集的GSVM模型（Ⅰ和Ⅱ），并對這兩種模型進行了研究，給出了它們的算法及其步驟，用實例對它們進行仿真實驗，來驗證算法的有效性。
　　該研究為直覺模糊集理論提供了一種新的決策方法、為支持向量機提供了新的分類方法。該研究具有重要的理論價值，為不確定信息系統(tǒng)下