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模糊控制器的优化设计(Ⅱ)——三角形隶属函数优化的研究被引量：11: 1; 作者辛明影刘峰 +1 位作者孙大烈张建国《东北农业大学学报》 CAS CSCD 2002年第3期296-299,共4页; 模糊量的隶属函数在理论上的形状是钟形的 ,而在实际控制过程中往往将每个模糊等级简化为宽度是 W=4的三角形 ;论文通过对一阶惯性时滞定常系统模型采用积 -和重心法进行控制效果的仿真实验 ,说明在实际控制过程中将每个模糊等级简化为... 展开更多; 关键词模糊控制器优化设计三角形隶属函数优化模糊推理模糊控制规则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于类高斯隶属函数的模糊万能逼近器性能分析被引量：8: 2; 作者夏琳琳潘旭影 +1 位作者王丹魏洪磊《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2014年第3期316-321,共6页; 为了验证由三角形和高斯型隶属函数构造的逼近器均能以任意精度逼近非线性连续系统,引入了一种基于类高斯隶属函数的模糊逼近器设计方法,借助参数可调性来构造隶属函数的"泛模型",从而实现三角形到高斯型两类隶属函数的切换.... 展开更多; 关键词高斯隶属函数类高斯隶属函数模糊系统万能逼近器模糊子集泛模型三角形隶属函数逼近精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用被引量：4: 3; 作者徐力平张华杰吴逸明《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2011年第1期95-98,共4页; 选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证... 展开更多; 关键词高斯隶属度函数模糊神经网络三角形隶属度函数肺癌诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

采样点个数对T-S模糊建模精度的影响被引量：2: 4; 作者刘福才陈超张彦柳《智能系统学报》 2008年第6期541-547,共7页; 在模糊建模中所取的采样点个数会对辨识出的模型精度产生影响,在只给出有限个数据采样点且数据分布不能人为控制的情况下怎样选取最优的采样点个数是模糊辨识中要解决的问题之一.通过采样点个数变化的模糊辨识算法来研究模糊建模中采样... 展开更多; 关键词模糊辨识样本点个数三角形隶属函数网格对角线法 T—S模糊模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊规则的非线性系统快速建模方法: 5; 作者刘福才关新平裴润《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2003年第7期74-78,共5页; 描述了一个通过学习从输入输出采样数据中提取MISO模糊规则的具有插值性能的新型模糊系统。提出的模糊模型继承了Sugeno模型及其变化形式的许多优点。对于新的模糊模型采用递推最小二乘估计方法代替启发式误差反馈学习方法辨识结论参数 ... 展开更多; 关键词模糊规则非线性系统 Sugeno模型三角形隶属函数参数辩识递推最小二乘估计非线性SISO系统 MISO; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种T-S模糊模型的聚类分析与辨识方法被引量：5: 6; 作者刘翠《现代电子技术》 2010年第10期15-17,共3页; 传统的模糊聚类分析方法分两个步骤,首先使用目标函数进行模糊生成,然后应用聚类有效性函数决定聚类的最佳数目。针对模糊形成和有效性验证函数的内在不同所导致的聚类不准确性,应用一种新的基于双目标模糊聚类分析(BOFCM)的聚类方法。... 展开更多; 关键词 TS模糊模型双目标聚类三角形隶属函数正交最小二乘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于T-S模糊模型的太阳位置算法被引量：5: 7; 作者彭海仔《上海海事大学学报》北大核心 2014年第2期81-84,共4页; 为实现太阳位置跟踪以达到提高太阳能利用率的目的,提出一种基于T-S模糊模型的太阳位置算法.该算法根据在固定地点太阳高度角随时间变化的二元函数,建立高度角为输出的T-S模糊模型,通过该模型计算出太阳的位置.该模型利用三角形隶属度... 展开更多; 关键词太阳位置视日跟踪 T-S模糊模型三角形隶属度函数光伏发电; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊控制器的优化设计(Ⅱ)——三角形隶属函数优化的研究被引量：11: 1; 作者辛明影刘峰孙大烈张建国; 机构哈尔滨市工业大学计算机系; 出处《东北农业大学学报》 CAS CSCD 2002年第3期296-299,共4页; 文摘模糊量的隶属函数在理论上的形状是钟形的 ,而在实际控制过程中往往将每个模糊等级简化为宽度是 W=4的三角形 ;论文通过对一阶惯性时滞定常系统模型采用积 -和重心法进行控制效果的仿真实验 ,说明在实际控制过程中将每个模糊等级简化为宽度是 W =4的三角形是合理的。; 关键词模糊控制器优化设计三角形隶属函数优化模糊推理模糊控制规则; Keywords the subjection function the fuzzy consequence,the rules of the fuzzy control optimize,triangle; 分类号 O159 [理学—基础数学] O174.1 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于类高斯隶属函数的模糊万能逼近器性能分析被引量：8: 2; 作者夏琳琳潘旭影王丹魏洪磊; 机构东北电力大学自动化工程学院; 出处《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2014年第3期316-321,共6页; 基金吉林省科技厅青年科研基金资助项目(20130522171JH); 文摘为了验证由三角形和高斯型隶属函数构造的逼近器均能以任意精度逼近非线性连续系统,引入了一种基于类高斯隶属函数的模糊逼近器设计方法,借助参数可调性来构造隶属函数的"泛模型",从而实现三角形到高斯型两类隶属函数的切换.由类高斯隶属函数、单值模糊器、乘积型推理和中心平均解模糊器构成模糊逼近系统,并由万能逼近定理指出逼近精度及模糊子集数目的确定方法.与神经网络、决策树和小波级数等非线性万能逼近器相比,模糊系统具有可解释性强和可利用语言信息的独特优势.分别以一维和二维非线性系统为例进行模糊逼近设计与分析,逼近效果体现了不同的控制特性,证明了类高斯函数用于模糊隶属函数表示的合理性和有效性.; 关键词高斯隶属函数类高斯隶属函数模糊系统万能逼近器模糊子集泛模型三角形隶属函数逼近精度; Keywords Gauss membership function Gauss-type membership function fuzzy system universal approximator fuzzy subset universal model triangle membership function approximation precision; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用被引量：4: 3; 作者徐力平张华杰吴逸明; 机构郑州大学信息工程学院郑州大学公共卫生学院; 出处《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2011年第1期95-98,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目编号30571552; 文摘选用隶属度函数为高斯函数的模糊神经网络用于肺癌诊断,尝试提高诊断的正确率.对于非二值输入参数,首先用高斯隶属度函数模糊化,然后与二值参数一起作为BP神经网络的输入参数.所用病例被随机分为训练集和证实集,训练模糊神经网络,用证实集测试该网络区分肺癌与非肺癌的能力.结果表明,用高斯隶属度函数的模糊神经网络比作为对照的三角形隶属度函数模糊神经网络诊断正确率有所提高,而且对病例如何分组不敏感.; 关键词高斯隶属度函数模糊神经网络三角形隶属度函数肺癌诊断; Keywords Gauss membership function fuzzy neural network triangle membership function lung cancer diagnosis; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采样点个数对T-S模糊建模精度的影响被引量：2: 4; 作者刘福才陈超张彦柳; 机构燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室; 出处《智能系统学报》 2008年第6期541-547,共7页; 基金国家863计划资助项目; 文摘在模糊建模中所取的采样点个数会对辨识出的模型精度产生影响,在只给出有限个数据采样点且数据分布不能人为控制的情况下怎样选取最优的采样点个数是模糊辨识中要解决的问题之一.通过采样点个数变化的模糊辨识算法来研究模糊建模中采样点个数对模型描述性能的影响.基于T-S模糊模型,采用对称三角形模糊划分和"网格对角线法"提取模糊规则,通过对DISO系统和Mackey-Glass无序时间序列进行建模,给出模糊模型训练性能指标和检验性能指标随采样点个数增加的变化趋势曲线.; 关键词模糊辨识样本点个数三角形隶属函数网格对角线法 T—S模糊模型; Keywords fuzzy identification number of sampling points triangular membership function net-diagonal method T-S fuzzy model; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊规则的非线性系统快速建模方法: 5; 作者刘福才关新平裴润; 机构哈尔滨工业大学控制科学与工程系燕山大学电气工程学院自动化系; 出处《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2003年第7期74-78,共5页; 基金国家杰出青年基金 ( 6992 5 3 0 8) 黑龙江省自然科学基金资助项目; 文摘描述了一个通过学习从输入输出采样数据中提取MISO模糊规则的具有插值性能的新型模糊系统。提出的模糊模型继承了Sugeno模型及其变化形式的许多优点。对于新的模糊模型采用递推最小二乘估计方法代替启发式误差反馈学习方法辨识结论参数 ,整个辨识过程所需的计算时间相对于其他方法最短 ,适用于在线辨识。; 关键词模糊规则非线性系统 Sugeno模型三角形隶属函数参数辩识递推最小二乘估计非线性SISO系统 MISO; Keywords Fuzzy modeling, Fuzzy if then rules, Recursive least square estimation.; 分类号 O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种T-S模糊模型的聚类分析与辨识方法被引量：5: 6; 作者刘翠; 机构哈尔滨理工大学; 出处《现代电子技术》 2010年第10期15-17,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60575036) 哈尔滨理工大学优秀拔尖创新人才培养基金资助项目(20070105) 哈尔滨市优秀学科带头人专项基金资助项目(2007RFXXG023); 文摘传统的模糊聚类分析方法分两个步骤,首先使用目标函数进行模糊生成,然后应用聚类有效性函数决定聚类的最佳数目。针对模糊形成和有效性验证函数的内在不同所导致的聚类不准确性,应用一种新的基于双目标模糊聚类分析(BOFCM)的聚类方法。同时将基于三角形隶属函数的T-S模糊系统应用于非线性系统辨识中,该方法可以很方便地确定输入空间的划分及隶属函数的形状,减少了计算量。将以上方法应用于一个二阶系统辨识分析,证实了该方法的有效性。; 关键词 TS模糊模型双目标聚类三角形隶属函数正交最小二乘法; Keywords TS fuzzy model bi-objective fuzzy cluster triangular membership function orthogonal least squares method; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于T-S模糊模型的太阳位置算法被引量：5: 7; 作者彭海仔; 机构上海海事大学物流工程学院; 出处《上海海事大学学报》北大核心 2014年第2期81-84,共4页; 基金交通运输部应用基础项目(09170501900) 上海市创新行动计划项目(11170501700); 文摘为实现太阳位置跟踪以达到提高太阳能利用率的目的,提出一种基于T-S模糊模型的太阳位置算法.该算法根据在固定地点太阳高度角随时间变化的二元函数,建立高度角为输出的T-S模糊模型,通过该模型计算出太阳的位置.该模型利用三角形隶属度函数使运算量降低,并易于实现.通过使用传统算法与基于T-S模糊模型的太阳位置算法计算出的上海临港某地4天的高度角和方位角变化曲线的对比,表明该方法具有较高的精度,能够满足普通光伏系统的要求.; 关键词太阳位置视日跟踪 T-S模糊模型三角形隶属度函数光伏发电; Keywords sun position sun trajectory tracking T-S fuzzy model triangle membership function photovoltaic generation; 分类号 TK513.4 [动力工程及工程热物理—热能工程] O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	模糊控制器的优化设计(Ⅱ)——三角形隶属函数优化的研究	辛明影刘峰孙大烈张建国	《东北农业大学学报》 CAS CSCD	2002	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于类高斯隶属函数的模糊万能逼近器性能分析	夏琳琳潘旭影王丹魏洪磊	《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心	2014	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	高斯隶属度函数模糊神经网络在肺癌诊断中的应用	徐力平张华杰吴逸明	《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心	2011	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	采样点个数对T-S模糊建模精度的影响	刘福才陈超张彦柳	《智能系统学报》	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于模糊规则的非线性系统快速建模方法	刘福才关新平裴润	《高技术通讯》 EI CAS CSCD	2003	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种T-S模糊模型的聚类分析与辨识方法	刘翠	《现代电子技术》	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于T-S模糊模型的太阳位置算法	彭海仔	《上海海事大学学报》北大核心	2014	5	在线阅读下载PDF 职称材料