控制理论与应用

作者：陆思洁,范頔,渐令,郜传厚

单位：浙江大学数学科学学院,浙江大学数学科学学院,中国石油大学,浙江大学数学科学学院

关键词：黑箱模型; 可解释性; 最优超球体支持向量机; 先验知识; 不平衡数据

基金：国家自然科学基金项目(12320101001, 12071428, 62111530247), 浙江省自然科学基金重点项目(LZ20A010002)资助.

最优超球体支持向量机(SSLM)是一种典型的黑箱模型, 其运行模式不需要考察被研究对象的内部结构和机理, 仅利用对象的输入输出数据即能达到认识其功能和作用机制, 因此具有响应快、实时性强等优点, 但也因此缺乏可解释性和透明性. 鉴于此, 本文研究从SSLM黑箱模型的输入端加入先验知识的方法, 增强其可解释性. 本文开发了基于数据的非线性圆形知识挖掘算法以及知识的离散化算法, 离散后的数据点不仅包含产生知识的原始数据点, 还增加了新的数据点. 通过将所挖掘的圆形知识以不等式约束的形式集成至SSLM模型, 构造了可解释的SSLM模型(i-SSLM). 该模型在训练时要确保知识约束的数据点分类正确, 因此对模型结果有一定程度的预知,表明模型具有可解释性; 同时, 又由于知识的离散化增加了新的数据信息, 因此, 模型能具有更高的精度. i-SSLM模型的有效性在10组公共样本集和2组实际高炉数据集上得到了验证.

来源：2024年第3期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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