【摘 要】
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传统Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模糊系统的结构辨识和参数优化往往分阶段进行,同时模糊规则数需要预先设定,因此TSK模糊系统的逼近性能和解释性往往不理想.针对此问题,提出了
【基金项目】
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国家自然科学基金(61806026,61572085),江苏省自然科学基金(BK20180956),江苏省教育科学“十三五”规划2018年度课题(Ba/2018/01/41)资助
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传统Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模糊系统的结构辨识和参数优化往往分阶段进行,同时模糊规则数需要预先设定,因此TSK模糊系统的逼近性能和解释性往往不理想.针对此问题,提出了一种结构辨识和参数优化协同学习的概率TSK模糊系统(Probabilistic TSK fuzzy system,PTSK).首先,PTSK使用概率模型表示模糊回归系统,将结构辨识和参数优化作为一个整体来考虑.其次,PTSK不借助于专家经验,使用粒子滤波方法对规则数和前后件参数协同学习,得到系统全部参数的最优解.实验结
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