Rút gọn tập luật mờ trích xuất từ máy học Véc-tơ hỗ trợ bằng cách tích hợp thuật toán phân cụm k-Means

Abstract

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. nghiên cứu này đề xuất một giải pháp trích xuất tập luật mờ TSK từ máy học véc tơ hỗ trợ, trong đó có kết hợp giải pháp phân cụm K-Means để rút gọn tập luật. 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 thực nghệm trên mô hình khác