tỐi ưu hóa MÔ HÌNH MỜ tsk trích xuẤt tỪ MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ HỒI QUI VỚI THAM SỐ ε

Abstract

Mô hình mờ TSK và mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ hồi qui có sự tương đương nhau trong một số điều kiện nhất định. Bằng cách thỏa mãn các điều kiện đề đồng nhất giữa mô hình mờ TSK và mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ hồi qui, chúng ta có thể xây dựng một thuật toán để trích xuất mô hình mờ TSK từ máy học véc-tơ hỗ trợ. Bài báo này không những đưa ra thuật toán cho phép trích xuất mô hình mờ TSK từ máy học véc tơ hỗ trợ mà còn đề xuất một giải pháp cho phép tối ưu hóa mô hình mờ trích xuất được thông qua việc điều chỉnh tham số ε. Việc điều chỉnh tham số ε sẽ cho phép trích xuất được mô hình vừa đảm bảo tính chính xác trong dự đoán đồng thời có thể giảm độ phức tạp và tăng tính “có thể diễn dịch được” của mô hình. 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 mô hình khác.