【摘 要】
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为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法.首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统
【机 构】
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天津工业大学 电气工程与自动化学院,天津 300387;天津大学 微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学),天津 300072;天津工业大学 天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室,天津 30
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为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法.首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统计算中人为预设聚类初始参数的主观性,并提高了聚类效率,其结果作为模糊c均值算法的初始参数,来实现对模糊规则中前提参数的准确辨识,最后结合稳态卡尔曼滤波算法快速估计规则的后件参数.所提方法的有效性通过典型化工过程pH中和过程的建模得以验证.
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