【摘 要】
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针对TS模糊模型的后件参数辨识,为了避免传统意义上以经验风险最小化来求解参数,同时考虑到如何控制模型结构复杂性以及经验风险又要最小,提出了一种基于最小二乘支持向量回
【机 构】
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遵义师范学院工学院,遵义医学院附属医院医学检验科
【基金项目】
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贵州省教育厅项目（黔教合KY字[2015]457号）, 省科技厅项目（黔科合LH字[2015]7054号,黔科合LH字[2016]7018号）, 遵义师范学院博士项目（遵师BS[2015]04号）
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针对TS模糊模型的后件参数辨识,为了避免传统意义上以经验风险最小化来求解参数,同时考虑到如何控制模型结构复杂性以及经验风险又要最小,提出了一种基于最小二乘支持向量回归（LSSVR）结构风险分解建立新的代价函数来辨识TS模糊模型。紧接着,以该代价函数作为优化目标,TS模糊模型为约束条件,通过引入拉格朗日方法对其求解,最终得到模型的后件参数。该方法有如下显著特征：1）引出的代价函数是基于结构风险而非经验风险;2）计算过程不仅避免了核函数的选择,而且仅对原输入数据空间做内积;3）全局与局部性能得到保证。最后,论
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