一种模糊支持向量机控制器的研究

被引：10

作者：

袁小芳

王耀南

不详

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙

[3] 湖南长沙

来源：

控制与决策 | 2005年 / 05期

关键词：

机器学习; 支持向量机; 模糊逻辑; 模糊神经网络;

D O I：

10.13195/j.cd.2005.05.58.yuanxf.012

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

将支持向量机与模糊逻辑相结合,设计了一种模糊支持向量机控制器,并分析了控制器的结构和学习算法.学习过程分为离线学习支持向量机和在线整定模糊比例因子两部分.与模糊神经网络控制器相比,模糊支持向量机控制器适应小样本学习,泛化能力强,解决了过学习、结构设计依赖经验等问题.仿真研究表明,所设计的控制器具有较优的控制性能.

引用

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