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基于微粒群优化算法的T-S模糊建模
1
作者
丁园
高晓智
+1 位作者
黄显林
尹航
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第5期700-702,共3页
在传统T-S模糊模型的基础上,提出一种高次多项式T-S模糊辨识模型.将传统T-S模型规则后件中的线性模型用简单多项式模型代替,并进一步利用微粒群优化算法辨识规则后件参数.数值仿真表明:用该方案辨识得到的T-S模糊模型同传统的具有线性...
在传统T-S模糊模型的基础上,提出一种高次多项式T-S模糊辨识模型.将传统T-S模型规则后件中的线性模型用简单多项式模型代替,并进一步利用微粒群优化算法辨识规则后件参数.数值仿真表明:用该方案辨识得到的T-S模糊模型同传统的具有线性后件的T-S模型相比,能够显著减少模型规则条数而保持辨识精度不变,同时辨识时间也相应地缩短;且随着输入变量个数的增加,这一优势将更加明显.
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关键词
系统辨识
T—S模糊模型
微粒群优化算法
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职称材料
题名
基于微粒群优化算法的T-S模糊建模
1
作者
丁园
高晓智
黄显林
尹航
机构
哈尔滨工业大学控制科学与制导技术研究中心
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第5期700-702,共3页
文摘
在传统T-S模糊模型的基础上,提出一种高次多项式T-S模糊辨识模型.将传统T-S模型规则后件中的线性模型用简单多项式模型代替,并进一步利用微粒群优化算法辨识规则后件参数.数值仿真表明:用该方案辨识得到的T-S模糊模型同传统的具有线性后件的T-S模型相比,能够显著减少模型规则条数而保持辨识精度不变,同时辨识时间也相应地缩短;且随着输入变量个数的增加,这一优势将更加明显.
关键词
系统辨识
T—S模糊模型
微粒群优化算法
Keywords
system identification
T- S fuzzy models
particle swarm optimization algorithms
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于微粒群优化算法的T-S模糊建模
丁园
高晓智
黄显林
尹航
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
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