湖南大学电气与信息工程学院, 湖南长沙410082
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.
袁小芳, 王耀南.一种模糊支持向量机控制器的研究[J].控制与决策,2005,20(5):537-540
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