基于支持向量机的模糊稳健优化设计方法

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在模糊稳健设计中,需要采用随机模拟方法计算模糊概率和非线性约束函数,但计算效率很低。为此,提出了一种基于支持向量机的模糊稳健设计方法。采用支持向量回归机对模糊概率进行仿真计算,采用支持向量回归机或分类机作为非线性约束函数的替代模型,显著降低了模糊稳健优化设计的机时消耗。给出了新方法的具体算法步骤,并通过模糊稳健优化设计实例对所提出的方法进行了验证。
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