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基于模糊规则的非线性系统快速建模方法
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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 ... 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。 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
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T-S模糊模型的一种简单辨识算法 被引量:2
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作者 常晓恒 井元伟 +1 位作者 姜雪梅 刘晓平 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期305-307,共3页
讨论了T-S模糊模型的辨识问题,以直线作为数据分类的目标,提出了一种改进的简单辨识算法.首先采用Hough变换,根据给定的输入输出数据,得到了模型后件部分的直线方程,并辨识出结论参数,然后依照得到的直线对输入数据进行分类.考虑输入数... 讨论了T-S模糊模型的辨识问题,以直线作为数据分类的目标,提出了一种改进的简单辨识算法.首先采用Hough变换,根据给定的输入输出数据,得到了模型后件部分的直线方程,并辨识出结论参数,然后依照得到的直线对输入数据进行分类.考虑输入数据与相应直线的接近程度,以及邻近直线对输入数据的影响程度,辨识出了模型的前件参数.本算法不需要对数据的循环计算,从而大大减少了计算量.仿真例子说明了本算法对T-S模糊模型辨识的有效性. 展开更多
关键词 非线性siso系统 T-S模糊模型 辨识算法 HOUGH变换 接近程度
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