【摘 要】
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针对非线性系统的辨识问题,本文提出一种基于SFLA聚类算法的T-S模糊模型辨识方法。首先通过SFLA聚类算法自动地从已知的输入输出数据中确定模糊模型的结构和前件参数,然后用SFLA算法估计模糊模型的后件参数。仿真结果表明,该方法辨识精度高,得到的模糊模型简单、模糊规则少,具有很好的实用性和有效性。
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,河南师范大学软件学院
【基金项目】
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河南师范大学大学生创新创业训练计划项目No.20140158,No.20140037,No.20130308
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针对非线性系统的辨识问题,本文提出一种基于SFLA聚类算法的T-S模糊模型辨识方法。首先通过SFLA聚类算法自动地从已知的输入输出数据中确定模糊模型的结构和前件参数,然后用SFLA算法估计模糊模型的后件参数。仿真结果表明,该方法辨识精度高,得到的模糊模型简单、模糊规则少,具有很好的实用性和有效性。
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