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一种基于改进FCM划分算法的T-S模型辨识
被引量:
1
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作者
陈晔
农以宁
《桂林电子科技大学学报》
2009年第6期487-489,共3页
鉴于以往T-S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T-S模型模糊辨识。在...
鉴于以往T-S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T-S模型模糊辨识。在用该方法对多参量水质评价系统进行基于T-S模型模糊辨识建模时,取得了较好的验证效果。该研究结果表明,基于改进模糊C-均值划分算法的T-S模型辨识能在模糊综合评价与决策等应用领域中取得较好的应用效果。
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关键词
模糊
聚类
模糊辨识建模
T—S
模
型
模糊
划分
下载PDF
职称材料
题名
一种基于改进FCM划分算法的T-S模型辨识
被引量:
1
1
作者
陈晔
农以宁
机构
桂林电子科技大学电子工程学院
出处
《桂林电子科技大学学报》
2009年第6期487-489,共3页
文摘
鉴于以往T-S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T-S模型模糊辨识。在用该方法对多参量水质评价系统进行基于T-S模型模糊辨识建模时,取得了较好的验证效果。该研究结果表明,基于改进模糊C-均值划分算法的T-S模型辨识能在模糊综合评价与决策等应用领域中取得较好的应用效果。
关键词
模糊
聚类
模糊辨识建模
T—S
模
型
模糊
划分
Keywords
fuzzy cluster
fuzzy identification modeling
T-S model
fuzzy partition
分类号
TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进FCM划分算法的T-S模型辨识
陈晔
农以宁
《桂林电子科技大学学报》
2009
1
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