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由于机器人导航任务对实时性要求高，以及机器人自身的非线性导致很难精确建模，而基于规则的控制可解释性妤，可以实时响应。因此，文中提出了一种基于模糊信息分解（Fuzy- based Information Decomposition，FI）与控制规则的机器人沿墙导航方法。在UⅠ机器人导航数据集上，首先用FID对原始类别不平衡数据集进行过采样，之后训练支持向量机（SVM，然后从SVM中提取控制规则。在提取规则过程中，仅使用攴持向量以减少规则数量和提高实时性，使用这些支持向量训练随机森林，然后从中提取控制规则。实验结果表明，在相冋数据集上，相较于决策树等6个经典模型，所提方法的平均FⅠ值为0.994，对小类样本的召回率平均提升8.09%。与其他提取规则的模型相比，从SVM中提取规则的方法能平均减少171.33条规则，在测试样本上的平均单个样本决策时间仅为3.145μS。
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