【摘 要】
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针对热工过程分段线性化的特点, 本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法.首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入/输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50576011）,教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目（20020286001）.
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针对热工过程分段线性化的特点, 本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法.首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入/输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类数确定的盲目性; 然后在每个子空间中利用最小二乘法辨识出相应的线性子模型,再将各子模型通过模糊加权求和以得到精确的系统全局模型.同时,为保证各聚类子空间内样本的＂线性化度＂,采用新的综合聚类指标, 并利用免疫遗传算法来求解该聚类问题, 以克服迭代算法易陷入局部极小和对聚类初始化敏感的缺点.该方法能充分利用运行数据中所包涵的对象动态特性信息,
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