【摘 要】
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模糊聚类经过几十年的发展,已经成为一种非常常用的工具.而对于模糊聚类本身的探讨,也是研究的热点问题之一.该文主要侧重于它在控制领域中的应用,尤其在T-S模糊模型辨识中的
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模糊聚类经过几十年的发展,已经成为一种非常常用的工具.而对于模糊聚类本身的探讨,也是研究的热点问题之一.该文主要侧重于它在控制领域中的应用,尤其在T-S模糊模型辨识中的应用.该文主要分两大部分:模糊聚类和它在T-S模型辨识中的应用.在第一部分中首先介绍了模糊聚类的研究背景和最常用的几种聚类方法.然后提出了广义的聚类方法.并说明了G-K和AFC都是同一方法的不同动态参数选择的结果.最后,对广义聚类方法中的动态参数的选择方法进行了实验和讨论.证明原来AFC参数选择的不合理.在第二部分中,先对T-S模型和系统辨识做了比较详细的介绍,然后对广义的聚类方法进一步改进,提出了对T-S辨识中的聚类原型应该由点变成线性.在隶属度函数中选择了钟型函数,讨论了它的特点.在两个仿真实验中证明了该方法的优点.
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