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《基于支持向量機(jī)的模糊規(guī)則提取算法的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要本文圍繞專家系統(tǒng)知識(shí)獲取、知識(shí)獲取方法的集成和模糊規(guī)則庫(kù)管理和推理，研究了基于支持向量機(jī)(SupportVectorMachine，sVM)的模糊規(guī)則自動(dòng)獲取方法，并結(jié)合軟件組件模型、XML、軟件體系結(jié)構(gòu)等理論和方法，實(shí)現(xiàn)了基予組件的模糊推理系統(tǒng)。支持向量機(jī)是上世紀(jì)九十年代提出的一種基于小樣本的新的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。本論文通過(guò)引入基于SvM的多類分類方法來(lái)解決從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取特征樣本的問(wèn)題，并證明了SVM與模糊規(guī)則模型在分類問(wèn)題上的相似性，從而為本文提出的模糊規(guī)則自動(dòng)獲取方法奠定了堅(jiān)實(shí)的
2、理論基礎(chǔ)。模糊分類是模糊集合理論的一個(gè)重要應(yīng)用。模糊分類規(guī)則被廣泛認(rèn)為是分類知識(shí)較好的表示，與人類表達(dá)的知識(shí)類似，具有可讀性和解釋性。模糊分類在圖像處理、文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文本分類、遙感、氣象及工業(yè)自動(dòng)化控制等許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。模糊劃分和模糊分類規(guī)則的自動(dòng)產(chǎn)生，分類規(guī)則的表達(dá)式，分類規(guī)則的調(diào)整及分類識(shí)別率的提高是模糊分類模型研究的關(guān)鍵問(wèn)題。論文中，提出了模糊集合劃分密度的確定方法，介紹了模糊規(guī)則提取算法和模糊規(guī)則集合調(diào)整方法，對(duì)專家系統(tǒng)與模糊分類方法相結(jié)合也進(jìn)行了介紹。本文通過(guò)正交實(shí)驗(yàn)對(duì)模糊施肥預(yù)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行
3、檢測(cè)，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與常用的回歸方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳規(guī)劃進(jìn)行了對(duì)比，從對(duì)比結(jié)果證明了，本文提出的模糊規(guī)則自動(dòng)獲取方法與正交實(shí)驗(yàn)樣本相結(jié)合的模糊施肥預(yù)測(cè)系統(tǒng)無(wú)論在準(zhǔn)確度，知識(shí)獲取速度，還是在規(guī)則可解釋性上均優(yōu)于上述三種對(duì)比實(shí)驗(yàn)方法。關(guān)鍵字：知識(shí)獲取，支持向量機(jī)，模糊規(guī)則，規(guī)則提取，模糊推理，正交實(shí)驗(yàn)中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractFocusOntheexpertsystemknowledgeacquisitionandintegration,themanagementoffuzzyrulesbaseand
4、reasoningmechanism，weproposedthewaytOextractfuzzyrulesautomaticallybasedonsupportvectormachine．Withthesoftwarecomponentmodel，XML。softwarearchitecturetheory,theimplementationofcomponent—basedfuzzyinferencesystemhascometrue．Supportvectormachine，whichiSproposedi
5、ntheIastcentury1990s，basedonthestatisticallearningmethodforfewsamples．Inthisthesis．itextractsfeaturesamplesfromthedatabasethroughtheSVM，whichiSbasedonthemulti．categoryclassification，andprovesthesimii撕塒ofSVMandfuzzyrulesmodelontheclassification,whichmakesasoli
6、dfoundationintheoryforthefuzzyrulesautOmaticallyacquisitionmethod．Fuzzyclassificationisallimportantapplicationforfuzzysettheory．Fuzzyrulesarewidelyconsideredtobebettertoknowledge。whichissimilartoknowledgeofhumanexpression．Fuzzyclassificationiswidelyappliedini
7、mageprocessing，characterrecognition，speechrecognition,textclassification,remotesensing，meteorologyandindustdalautomationandSOon．Fuzzypartition．fuzzyclassificationrulesextraction，theexpressionofclassificationrules，classificationrulesadjustmentandtherateofrecog
8、nitionoftheimprovementarethekeyissuesoffuzzyclassificationmodel．Inthethesis．weintroducefuzzysetpartitioningmethodtodeterminethedensity,theextractionalgorithmandtheadjustmentoffuzzyroles．T
