【摘 要】
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针对工业生产中的一些复杂、非线性模糊系统,传统的建模方法很难描述其特性,而在实际生产中存在大量输入输出数据,提出了一种通用的基于数据驱动的模糊系统建模方法.采用减法
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针对工业生产中的一些复杂、非线性模糊系统,传统的建模方法很难描述其特性,而在实际生产中存在大量输入输出数据,提出了一种通用的基于数据驱动的模糊系统建模方法.采用减法聚类和模糊C-均值相结合的模糊聚类算法对输入空间进行划分,进而从输入输出采样数据中提取系统模糊规则,这样使得被辨识模型可用若干局部线性模型表示,然后利用递推最小二乘法对后件参数进行辨识,从而建立了非线性系统的T-S模糊模型.最后,应用该方法对一个非线性系统进行辨识,仿真结果验证了所提方法的有效性.
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