支持向量机与模糊系统建模

摘要

通常有两种实现途径模糊系统的学习问题:一是基于先验知识的学习,另一是基于数据的学习.前者对于处理缺乏足够数据支撑的问题不失为一种有效的方法,但其客观性一直受到人们的质疑.后者的目的是直接从大量样本数据中"客观的"挖掘出规则来,因此近年来倍受重视.本文分析指出某些模糊推理系统实际上是一种核机器人,进而把基于核函数的支持向量机(SVM)方法引入模糊推理系统的建模中.该方法在天气预报中的初步应用效果令人满意.