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基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法
被引量：
1
1
作者
周欣然
滕召胜
易钊
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期1189-1193,共5页
针对广义Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型训练中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出了一种基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法。该方法用离散二进制微粒位置表示模型的结构参数,用普通微粒位置表示模型规则中模糊集...
针对广义Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型训练中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出了一种基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法。该方法用离散二进制微粒位置表示模型的结构参数,用普通微粒位置表示模型规则中模糊集隶属函数的参数;这两种微粒位置联合体构成一个模型完整的模型前件参数集。两种群通过协同进化优化所有前件参数;模型后件参数用卡尔曼滤波算法估计。该方法不要任何先验知识,能产生紧凑的、泛化性能较好的模糊模型。函数逼近的数字仿真说明了该方法的有效性。
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关键词
广义Takagi-Sugeno模糊模型
混合协同粒子群优化
协同
进化
模型训练
卡尔曼滤波算法
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职称材料
题名
基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法
被引量：
1
1
作者
周欣然
滕召胜
易钊
机构
中南大学信息科学与工程学院
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期1189-1193,共5页
基金
国家自然科学基金(60872128)
国家技术创新基金(07C26214301740)资助课题
文摘
针对广义Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型训练中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出了一种基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法。该方法用离散二进制微粒位置表示模型的结构参数,用普通微粒位置表示模型规则中模糊集隶属函数的参数;这两种微粒位置联合体构成一个模型完整的模型前件参数集。两种群通过协同进化优化所有前件参数;模型后件参数用卡尔曼滤波算法估计。该方法不要任何先验知识,能产生紧凑的、泛化性能较好的模糊模型。函数逼近的数字仿真说明了该方法的有效性。
关键词
广义Takagi-Sugeno模糊模型
混合协同粒子群优化
协同
进化
模型训练
卡尔曼滤波算法
Keywords
generalized Takagi-Sugeno （T-S） fuzzy model
hybrid cooperative particle swarm optimization
cooperative coevolution
model trainning
Kalman filtering algorithm
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法
周欣然
滕召胜
易钊
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009
1
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