[00098341]基于支持向量机技术的模糊推理研究
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技术详细介绍
利用计算机模拟人的推理行为，即模糊推理，历来是人工智能研究的热点领域。模糊推理以模糊集合论为描述工具，是不确定推理的一种，在人工智能发展中有重大意义。现有模糊推理方法大多是以推理合成规则为基础，该方法虽应用广泛，但缺乏严格的数学基础作为支撑。支持向量机(SVM)是以统计学习理论为基础的新的学习技术，其有完善的理论基础和良好表现。以SVM技术为基础，建立了一种新的模糊推理机制。研究内容主要包括：模糊数空间中SVM理论基础的建立。为在模糊数空间中建立SVM模型，课题组首先要解决理论基础问题，即模糊数空间中的样本可分性条件；模糊数空间中SVM模型的建立。在模糊数空间中寻找最优超平面，就要研究和建立相应的优化问题模型，即新的SVM模型；模糊推理问题的转化。为使SVM可以进行模糊推理，将模糊推理转化为分类问题和回归问题来处理。最终得到一个新的基于SVM的模糊推理方法。工程和技术研究与试验发展。
