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由于機器人導航任務對實時性要求高，以及機器人自身的非線性導致很難精確建模，而基于規則的控制可解釋性妤，可以實時響應。因此，文中提出了一種基于模糊信息分解（Fuzy- based Information Decomposition，FI）與控制規則的機器人沿墻導航方法。在UⅠ機器人導航數據集上，首先用FID對原始類別不平衡數據集進行過采樣，之后訓練支持向量機（SVM，然后從SVM中提取控制規則。在提取規則過程中，僅使用攴持向量以減少規則數量和提高實時性，使用這些支持向量訓練隨機森林，然后從中提取控制規則。實驗結果表明，在相冋數據集上，相較于決策樹等6個經典模型，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%。與其他提取規則的模型相比，從SVM中提取規則的方法能平均減少171.33條規則，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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