【摘 要】
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提出基于改进自适应粒子群算法(Improved Self-adaptation Particle Swarm Optimiza tion,PSO)的T-S模糊模型辨识方法.首先,利用核函数的模糊聚类算法划分数据空间,尽可能少
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海,200093
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提出基于改进自适应粒子群算法(Improved Self-adaptation Particle Swarm Optimiza tion,PSO)的T-S模糊模型辨识方法.首先,利用核函数的模糊聚类算法划分数据空间,尽可能少地提取模糊规则,并消除孤立点、噪声点数据等的不利影响,其次,基于ISPSO算法进行参数辨识,将待辨识的参数划分为若干粒子,自适应更新飞行速度,动态修改惯性权因子,惯性权因子呈非线性动态变化,不仅可以克服PSO算法陷入局部最优的早熟,失去多样性,而且可以提高粒子在全局最优位置绕行时的稳定性.提出的方法使得T-S模型辨识达到较高的辨识精度.仿真实例和比较分析证明了该算法的有效性.
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