基于LS—SVM的模糊控制器分析与设计

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摘要：探讨了利用最小二乘支持向量机（LS—SVM）进行模糊控制器分析与设计的方法，LS-SVM用等式约束代替传统支持向量机中不等式约束，求解过程从解QP问题变成解一组等式方程。将得到的LS-SVM模型应用到模糊控制。提出了基于LS-SVM模型的模糊控制算法。该控制器融合了模糊控制与支持向量机的优点，具有不依赖被控对象模型、泛化能力强等特点。仿真表明。LS-SVM学习速度快，在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力。基于LS—SVM的模糊控制器具有很好的控制性能。

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关键词：模糊控制 控制器 SVM 支持向量机 学术交流 最小二乘支持向量机 机器学习 模糊控制 神经网络