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基于支持向量机的模糊系统结构辨识与算法研究的任务书 一、任务背景 在模糊系统领域中,结构辨识是一个重要的问题。其主要任务是从采集的数据中确定模糊系统的结构,例如输入-输出变量的关系、模糊规则基和隶属函数。结构辨识在模糊控制、模糊决策等领域中具有广泛的应用价值。目前,基于支持向量机的模糊系统结构辨识已成为一个热门研究课题,因为支持向量机能够有效地处理高维、非线性和大样本数据。 二、任务要求 1.研究支持向量机在模糊系统结构辨识中的应用原理及方法。 2.基于支持向量机的模糊系统结构辨识的算法研究。探究如何使用支持向量机算法在模糊系统结构辨识中寻找最佳拟合模型,并针对算法中可能出现的问题进行改进。 3.设计实验验证。本任务要求通过实验验证算法的有效性,并通过对比不同算法的实验结果,确定最优解法。 4.撰写论文。撰写关于基于支持向量机的模糊系统结构辨识的论文,要求长度不少于12000字,格式要求符合国际SCI/EI期刊论文格式要求。 三、任务分解 1.支持向量机在模糊系统中的应用研究。 1.1模糊系统的基本理论、模型建立方法。 1.2支持向量机的基本原理、分类器和回归器的实现方法。 1.3支持向量机在模糊系统建模中的应用方法。 2.基于支持向量机的模糊系统结构辨识的算法研究。 2.1基于支持向量回归的模糊规则提取算法。 2.2基于支持向量机分类器的特征提取算法。 2.3基于最小二乘支持向量机的模糊系统结构辨识算法。 2.4基于核聚类的隶属函数优化算法。 3.设计实验验证。 3.1模拟实验验证。 3.2实际应用实验验证。 3.3实验结果分析及算法优化。 4.撰写论文。 4.1论文题目:基于支持向量机的模糊系统结构辨识与算法研究。 4.2论文结构:绪论、理论研究、实验验证、结论及展望。 四、任务进度安排 1.第1-4周:文献研究及理论基础掌握。 2.第5-8周:设计并实现基于支持向量回归的模糊规则提取算法。 3.第9-12周:设计并实现基于支持向量机分类器的特征提取算法。 4.第13-16周:设计并实现基于最小二乘支持向量机的模糊系统结构辨识算法。 5.第17-20周:设计并实现基于核聚类的隶属函数优化算法。 6.第21-24周:设计模拟实验及实际应用实验,对算法进行实验验证。 7.第25-28周:对实验结果进行分析,改进算法,准备论文撰写。 8.第29-32周:完成论文撰写并进行修改、修订。 注:以上进度和时间可根据具体情况调整,但任务完成时间不得超过32周。