【摘 要】
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在这篇论文，我们设计一个模糊基于规则的支持向量回归系统。建议系统利用模糊模型和支持向量回归的优点提取支持向量从训练数据集合产生模糊假定规则。把线性 Tagaki-Sugeno (
【机 构】
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InformationEngineeringSchool
【基金项目】
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This paper was supported by the National High Technology Research and Development Program of China 863 program （No. 2002 AA412010）, the Technology development Program of the Science and Technology Min
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在这篇论文，我们设计一个模糊基于规则的支持向量回归系统。建议系统利用模糊模型和支持向量回归的优点提取支持向量从训练数据集合产生模糊假定规则。把线性 Tagaki-Sugeno (TS ) 基于 thefirst 顺序模型，规则的结构被支持向量回归识别然后规则的作为结果的参数被全球最小平方方法调节。我们的模型被用于真实世界回归任务。模拟结果以一套模糊规则给有希望的表演，它能被人容易解释。
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