Tối ưu hóa mô hình mờ TSK trích xuất từ máy học véc-tơ hỗ trợ hồi quy với tham số epsilon

Tóm tắt

Mô hình mờ TSK và mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ hồi quy có sự tương đương nhau trong một số điều kiện nhất định. Bằng cách thỏa mãn các điều kiện đề đồng nhất các hàm đầu ra của mô hình mờ TSK và máy học véc-tơ hỗ trợ hồi quy, chúng ta có thể xây dựng một thuật toán cho phép trích xuất mô hình mờ TSK từ máy học véc-tơ hỗ trợ. Bài báo này không những đưa ra thuật toán cho phép trích xuất mô hình mờ TSK từ máy học véc tơ hỗ trợ mà còn đề xuất một giải pháp cho phép tối ưu hóa mô hình mờ nhận được thông qua việc điều chỉnh tham số ε. Việc điều chỉnh tham số ε sẽ cho phép trích xuất được mô hình vừa đảm bảo tính chính xác trong dự đoán đồng thời có thể giảm độ phức tạp và tăng “tính diễn dịch” của mô hình. Hiệu quả của giải pháp đề xuất được đánh giá thông qua các kết quả thực nghiệm và có sự so sánh với kết quả của một số mô hình khác.