支持向量机和一类模糊推理系统的等效性及其应用
来源期刊：控制与决策2009年第9期
论文作者：孙坚 郑恩辉 邹超 刘长东
文章页码：1367 - 2746
关键词：支持向量机;模糊推理系统;平移不变核;
摘 要：支持向量机(SVM)和模糊推理系统(FIS)分别源于统计学习理论(SLT)和认知学两个不同的领域.在一定约束条件下,提出并证明了SVM和一类基于规则的FIS的函数等效性定理.在此基础上,提出基于SVM学习过程的FIS(MBFIS)的设计方法.MBFIS继承了SVM良好的泛化能力和对"维数灾难"的避免能力,也继承了基于规则的FIS的显式推理能力.Benchmark数据实验表明,MBFIS具有良好的分类性能.
孙坚1，郑恩辉1，邹超1，刘长东2
1. 中国计量学院机电工程学院2. 浙江天地环保工程有限公司
摘 要：支持向量机(SVM)和模糊推理系统(FIS)分别源于统计学习理论(SLT)和认知学两个不同的领域.在一定约束条件下,提出并证明了SVM和一类基于规则的FIS的函数等效性定理.在此基础上,提出基于SVM学习过程的FIS(MBFIS)的设计方法.MBFIS继承了SVM良好的泛化能力和对"维数灾难"的避免能力,也继承了基于规则的FIS的显式推理能力.Benchmark数据实验表明,MBFIS具有良好的分类性能.
关键词：支持向量机;模糊推理系统;平移不变核;
