一种基于支持向量机的专家系统知识获取方法
- 专利权人:
- 南京航空航天大学
- 发明人:
- 李爱,陈果,王洪伟,郝腾飞,于明月,程小勇
- 申请号：
- CN201210505242.7
- 公开号：
- CN103034691B
- 申请日:
- 2012.11.30
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 朱小兵
- 摘要：
- 本发明提出了一种基于支持向量机的专家系统知识获取方法，基于支持向量机的规则提取过程包括：数据预处理、支持向量聚类、超矩形规则提取和规则简化、以及基于规则的样本识别过程；所述方法经过特征提取与规则简化之后，提取的规则更加简洁，易于解释；在计算聚类分配矩阵时，仅对支持向量进行聚类标识，大大降低了计算量；规则提取方法先进，诊断识别率更高；支持向量机是数据挖掘中的一种新兴的分类技术，具有坚实的理论基础和优良的泛化性能；本发明能有效地获取专家系统知识规则，突破专家系统知识动态获取的瓶颈。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
