【摘 要】
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针对传统方法的非线性系统模糊辨识精准度较低,且辨识速度较慢的问题,该文提出一种基于自适应粒子群算法的非线性系统模糊辨识方法。通过非线性系统模型原理,估计实质模型参
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61863034)。
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针对传统方法的非线性系统模糊辨识精准度较低,且辨识速度较慢的问题,该文提出一种基于自适应粒子群算法的非线性系统模糊辨识方法。通过非线性系统模型原理,估计实质模型参数,从而将问题转换成非线性函数优化,获得模型参数估计值。引入自适应粒子群算法,并结合核函数的FCM聚类方法,清除在辨识非线性系统的不利行为,即可完成非线性系统的模型辨识。通过实验证明,该文方法能够有效地对非线性系统模糊辨识,且与传统方法对比,该文方法的辨识精度较高,速度更快。
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