【摘 要】
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A least squares support vector fuzzy regression model (LS-SVFR) is proposed to estimate uncertain and imprecise data by applying the fuzzy set principle to weig
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A least squares support vector fuzzy regression model (LS-SVFR) is proposed to estimate uncertain and imprecise data by applying the fuzzy set principle to weight vectors.This model only requires a set of linear equations to obtain the weight vector and the bias term,which is different from the solution of a complicated quadratic programming problem in existing support vector fuzzy regression models.Besides,the proposed LS-SVFR is a model-free method in which the underlying model function doesnt need to be predefined.Numerical examples and fault detection application are applied to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed model.
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