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由于機(jī)器人導(dǎo)航任務(wù)對實(shí)時性要求高，以及機(jī)器人自身的非線性導(dǎo)致很難精確建模，而基于規(guī)則的控制可解釋性妤，可以實(shí)時響應(yīng)。因此，文中提出了一種基于模糊信息分解（Fuzy- based Information Decomposition，F(xiàn)I）與控制規(guī)則的機(jī)器人沿墻導(dǎo)航方法。在UⅠ機(jī)器人導(dǎo)航數(shù)據(jù)集上，首先用FID對原始類別不平衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行過采樣，之后訓(xùn)練支持向量機(jī)（SVM，然后從SVM中提取控制規(guī)則。在提取規(guī)則過程中，僅使用攴持向量以減少規(guī)則數(shù)量和提高實(shí)時性，使用這些支持向量訓(xùn)練隨機(jī)森林，然后從中提取控制規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在相冋數(shù)據(jù)集上，相較于決策樹等6個經(jīng)典模型，所提方法的平均FⅠ值為0.994，對小類樣本的召回率平均提升8.09%。與其他提取規(guī)則的模型相比，從SVM中提取規(guī)則的方法能平均減少171.33條規(guī)則，在測試樣本上的平均單個樣本決策時間僅為3.145μS。
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