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Este artigo descreve um framework de modelagem fuzzy baseado em máquina de vetor de suporte, um framework baseado em regras que caracteriza explicitamente a representação no procedimento de inferência fuzzy. O mecanismo de aprendizado por vetores de suporte fornece uma arquitetura para extrair vetores de suporte para gerar regras fuzzy SE-ENTÃO a partir do conjunto de dados de treinamento, e um método para descrever o sistema fuzzy em termos de funções de núcleo. Assim, possui a vantagem inerente de que o modelo não precisa determinar o número de regras com antecedência, e o sistema de inferência fuzzy geral pode ser representado como uma expansão em série de funções de base fuzzy. O desempenho da abordagem proposta é comparado a outros métodos de modelagem baseada em regras fuzzy usando quatro conjuntos de dados.
Chiang et al. (Sun,) estudaram essa questão.