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一种基于LSSVM的模糊建模研究与应用

郑文建  季睿  杨煜普  
【摘要】:针对基于支持向量机的模糊模型处理高维数据能力差、模型复杂度高的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的模糊建模方法。模型的规则数和隶属度函数参数由最小二乘支持向量机得到,避免了求解标准支持向量机中的凸二次规划问题,降低了高维数据的计算复杂度。并且通过剪枝算法去除冗余的支持向量,简化了模型的结构,有利于模糊建模的推广应用。实验仿真的结果证明了基于最小二乘支持向量机的模糊建模的有效性。

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