【摘 要】
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为了提高现行模糊辨识方法的有效性,提出了基于移动率的T-S模糊模型的结构辨识方法。主要工作如下：首先,定义T-S模糊模型的S型、Z型和梯形隶属函数的移动率,将此移动率与现行
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,金日成综合大学计算机科学大学
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为了提高现行模糊辨识方法的有效性,提出了基于移动率的T-S模糊模型的结构辨识方法。主要工作如下：首先,定义T-S模糊模型的S型、Z型和梯形隶属函数的移动率,将此移动率与现行的隶属度相比较可以看出,提出的方法比较有效;然后,定义基于移动率的T-S模糊推理方法,并且提出基于移动率的前提和结论部分的T-S模型的辨识方法;最后,将提出的识别方法应用于降水量和安全形势的预测模糊建模。测试结果表明,与现行方法和模糊神经网络算法相比,该方法明显提高了模糊辨识的有效性,减少了规则数目,并降低了辨识误差。
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