【摘 要】
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当前非线性系统理论还非常不完善,非线性系统的建模与控制问题一直以来都是难点。对其进行研究的多种方法中,模糊系统理论由于具有类似人类思维的语言式描述方式,能够智能地
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当前非线性系统理论还非常不完善,非线性系统的建模与控制问题一直以来都是难点。对其进行研究的多种方法中,模糊系统理论由于具有类似人类思维的语言式描述方式,能够智能地获取和处理定性信息,本身也具有非线性特性。因此利用模糊系统理论建立非线性系统的模糊模型可以很好地描述非线性特性。而T-S模糊系统由于把模糊系统处理非线性问题的良好性能与简洁的线性表达形式相结合,既能适用于对非线性系统建模,又能基于建立的T-S模糊模型并利用线性控制理论的方法设计控制器,于是在非线性系统控制问题中得到了广泛应用,同时也极大的发展了T-S模糊系统本身的理论,出现了许多对其进行结构和参数辨识的方法。然而,这些方法还没有对T-S模糊系统的规则数进行深入研究,使得我们在利用T-S模糊模型处理非线性系统的建模和控制问题中,必然要面对不同方法选取规则数的差异以及离线方法欠缺的规则数的在线自适应能力。鉴于此,本文首先从研究T-S模糊模型一条规则在输出端的响应出发,引入一种神经网络的生长
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