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基于混合聚类算法的模糊函数系统辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统模糊系统存在的结构难以确定和参数辨识复杂的问题,提出了一种基于混合聚类算法的模糊函数系统辨识算法.与一般的模糊函数系统相比,混合聚类算法结合模糊C均值和模糊C回归模型聚类算法的样本距离.在模型预测部分,采用高斯函数计算每个输入变量的隶属度,利用输入变量隶属度的模糊化算子得到输入向量的隶属度.应用于Box-Jenkins煤气炉数据、一个双入单出的非线性系统和Mackey-Glass混沌时间序列数据的试验结果表明,本文算法具有很好的辨识效果,从而验证了本文算法的有效性与实用性. 相似文献
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当前研究确定车辆跟驰模糊推理隶属度函数时所采用的方法主要是专家法,不能精确获得车辆跟驰隶属度函数。针对于此,提出根据模糊聚类分析的方法,考虑车辆跟驰数据内部的关联性,利用基于高斯函数的隶属度函数确定方法,进行车辆跟驰模糊集的划分和隶属度函数的确定。使用真实的车辆轨迹数据,将后车速度、前后车相对速度、车间距作为输入变量,后车加速度作为输出变量建立模糊推理系统,对论文提出的基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法进行评价。结果表明:本文提出的新方法能真实反映数据本身的特征和驾驶员的心理生理特性,其推理结果与真实数据误差较小,可用于分析模糊推理的车辆跟驰行为特点。 相似文献
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目的 针对高分辨率带来的像素类属不确定性增大及各类属间相关性增强引起的影像分类问题,提出一种模糊神经网络高分辨遥感影像监督分类方法。方法 提出的模型为包含输入层,隐含层(隶属函数层)及输出层的三层前向模糊神经网络,输入层用于接收来自训练样本的灰度值;隐含层每个神经元节点的模糊隶属函数为对各类别定义的高斯隶属函数模型,以实现对输入变量隶属程度的不确定表达;输出层的输入变量为隐含层各神经元节点输出变量的线性组合,激活函数为分段线性函数,该层实现输入变量隶属程度的相关性表达。以训练数据直方图作为期望输出,梯度下降法求解模型参数,最后按最大隶属度准则实现分类决策。结果 利用本文算法和经典算法对合成影像进行实验,本文方法总体精度达到0.931,相对于高斯隶属函数方法总体精度提高了5.3%,相对于最大似然法提高了4.2%,相对于FCM方法提高了5.9%,对真实WorldView-2全色影像的实验中文中方法分割精度也高于传统方法。结论 提出的模糊神经网络模型可以更加精确的拟合高分辨率遥感影像复杂的分布特征,有效处理高分辨率遥感影像的上述分类问题。 相似文献
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基于模糊划分和支持向量机的TSK模糊系统 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高模糊系统处理高维问题的推广能力与鲁棒性能,提出将模糊聚类和支持向量机算法结合起来构造TSK模糊系统的算法.首先运用模糊聚类算法对输入空间进行划分,确定模糊规则前件的隶属函数.然后用支持向量机算法确定模糊规则的后件参数.该支持向量机的核函数是由模糊规则前件的隶属函数构造的,并且是Mercer核.在3个数据集的实验结果表明,与TSK模糊系统的传统算法和支持向量机相比较,本文算法具有更好的推广能力和鲁棒性. 相似文献
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基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
从交通流状态的模糊特性出发,设计基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法.选择交通流状态的影响指标作为模糊推理系统的输入、交通流状态作为输出;据经验对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属度函数并制定模糊规则;建立具有5层结构的神经模糊推理系统,利用神经网络优化调整模糊推理系统的隶属度函数和模糊规则.仿真实验表明,神经网络可直接优化模糊推理系统的隶属度函数,通过对连接权值的训练间接优化模糊规则,故Sugeno型神经模糊系统相比常规模糊系统具有更好的交通流状态预测性能. 相似文献
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关于二型模糊集合的一些基本问题 总被引:2,自引:0,他引:2
采用集合论的方法给出了单位模糊集合和二型模糊集合及其在一点的限制等定义,使得二型模糊集合更易于理解.通过定义嵌入单位模糊集合来描述一般二型模糊集合,并给出离散、半连通二型模糊集合的表达式.根据论域、主隶属度及隶属函数的特性将二型模糊集合分为四种类型:离散、半连通、连通及复合型,并根据连通的特点将连通二型模糊集合分为单连通及多连通两类.利用支集的闭包(Closure of support,CoS)划分法表述主隶属度及区间二型模糊集合.提出了CoS二、三次划分法分别来表述单、复连通二型模糊集合,并使每一个子区域的上下边界及次隶属函数在该子区域上的限制分别具有相同的解析表述式.最后,探讨了二型模糊集合在一点的限制、主隶属度、支集、嵌入单位模糊集合之间的关系. 相似文献
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以在理论和实际中应用广泛的Mamdani纯模糊逻辑系统为研究对象,提出了模糊格距离和格收敛性的定义并研究了它们的性质.在特征合成算法的基础上,证明了该系统的格收敛性,提出了输入状态空间和输出状态空间的划分方法,给出了控制中心和半径. 相似文献
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基于模糊树模型的自适应模糊滑模控制方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文针对单输入–单输出仿射非线性系统提出了一种基于模糊树模型的具有监督控制器的模糊滑模控制方法. 该方法用模糊树模型逼近非线性系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考输入信号的跟踪控制. 模糊树辨识方法自适应划分输入空间, 大大减少模糊规则的数目, 在一定程度上可以缓解困扰模糊控制中的”规则爆炸”问题. 该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界. 通过理论分析, 证明了跟踪误差收敛到零. 用倒立摆进行仿真验证, 结果表明该方法用较少的模糊规则, 就能得到满意的控制效果, 有推广应用价值. 相似文献
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神经模糊系统中模糊规则的优选 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统,该系统采用两级聚类算法(改进的最近邻域聚类算法和Gustafson-Kessel模糊聚类算法)对输入/输出数据进行模糊聚类,并由模糊聚类的划分熵确定最优划分,建立模糊模型,模型精度可由梯度下降法进一步提高。仿真结果表明,这种神经模糊系统具有结构简单、规则数少、学习速度快以及建模精度高等特点。 相似文献
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基于模糊分类关联规则的分类系统 总被引:9,自引:0,他引:9
为了构建高性能的分类系统,应用模糊集软化数量型属性的划分边界,提出了模糊分类关联规则的挖掘算法。由于模糊集能很好地贴近人类的思维方式,因此挖掘得到的模糊分类关联规则易于被人理解.接着提出了基于模糊分类关联规则的分类系统,并采用遗传优化算法训练分类系统.实例分析的结果表明,基于模糊分类关联规则的分类系统具有较好的精度和可解释性. 相似文献
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自动图像阈值分割算法 总被引:5,自引:3,他引:5
该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下,灰度均值直方图的最佳模糊划分参数来确定两个模糊集A和B,图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用Zadth的模糊熵定义适应度函数,采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括,给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明,该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近,而计算时间还没有用到二维模糊熵算法的一半。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论的重要应用之一,其目的是在保持分类能力不变的前提下去掉冗余的属性,从而简化信息系统。由于经典粗糙集等价关系的要求过于严格,为了更好地解决实际问题,将粗糙集与二型模糊集结合,得到二型模糊粗糙集。利用论域和特征空间的积空间上的两个一型模糊集来构造论域的一个二型模糊划分,将模糊粗糙集属性约简的模型推广到二型模糊粗糙集框架中,得到了一个二型模糊粗糙属性约简的模型,并举例说明了用此模型进行属性约简的方法。 相似文献
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该文提出了一种基于粗糙-模糊集理论的知识获取方法,该方法将粗糙集理论与模糊集理论相结合,先利用模糊集理论对决策表的连续属性进行模糊化,通过构建模糊相似矩阵进而划分论域;再利用粗糙模糊集理论进行属性约简,从而获取决策规则。最后,通过实例验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献