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提出了一种高木-关野模糊逻辑系统的学习算法,该算法的核心是基于数据样本局部线性度量的聚类,它可以有效地确定规则数以及相应模糊逻辑系统的参数初值.通过对系统的参数进行优化,可以很好的描述输入输出变量间的关系.仿真实验说明了该方法的优越性.
基于局部线性度量的模糊建模
【摘 要】
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提出了一种高木-关野模糊逻辑系统的学习算法,该算法的核心是基于数据样本局部线性度量的聚类,它可以有效地确定规则数以及相应模糊逻辑系统的参数初值.通过对系统的参数进行
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2004年期
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