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复杂系统的递阶模糊辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
针对Takagi_Sugeno模糊模型 (T_S模型 )严重的维数灾问题, 借鉴GMDH算法, 提出了一种新的复杂系统递阶模糊辨识方法. 本文首先详细描述了由两输入变量的特殊T_S模型所组成的递阶模糊模型 ;然后提出了具体的辨识该递阶模糊模型的方法. 该方法的特点是 :a)在结构辨识阶段, 用FCM模糊聚类方法评价系统中每个输入变量的重要性, 以便构造合理的递阶模糊模型 ;b)预先合理地确定了所要辨识的参数的初始值, 用扩展卡尔曼滤波方法可很快地得到这些参数. 最后, 给出的仿真实例说明了本文辨识方法的有 相似文献
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基于T—S模型的模糊系统辨识方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
模糊模型设计方法归结为两种,即语义驱动和数据驱动。数据驱动模型具有更好的性能,是目前研究的热点。模糊系统辨识是数据驱动下模糊系统建模的重要手段,辨识的优良直接影响系统建模的精度。模糊系统辨识可以分为两部分进行认识,即模糊系统结构辨识和参数辨识。回顾了近年来模糊系统辨识的理论和方法,如subtractive聚类、多分辨率自适应空间分解、SVM、核函数法、粒子群算法和并行遗传算法等。对各种算法原理、特点进行了介绍,对模糊系统辨识的发展进行了展望。 相似文献
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一种模糊辨识方法及其在电站仿真器中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
利用模糊聚类和最小二乘估计方法提出一种糊辨识方法。该方法是基于模糊聚类,计算给定样本在各类中的隶属度,并利用递推最小二乘估计辨识模糊模型的后件参数。采用该方法对火力发电厂电站仿真器中的汽轮发电机密封油冷却系统进行建模研究,取得了满意的效果。 相似文献
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用模糊模型在线辨识非线性系统 总被引:25,自引:1,他引:25
讨论用模糊方法实现非线性系统在线辨识问题.首先给出了简化的模糊规则表达
方法及其相应的自适应模糊推理,在此基础上给出了模糊模型参数在线辨识算法.最后对
非线性模型进行在线辨识,验证了本文提出的模糊模型及其在线辨识算法. 相似文献
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针对模糊系统辨识的复杂问题,提出基于理性遗传算法的模糊系统辨识。模糊系统辨识包括前件结构、参数辨识和后件结构、参数辨识,在利用模糊系统的通用逼近性的基础上,采用理性遗传算法对模糊模型进行辨识,并给出仿真结果,其结果表明理性遗传算法在进行离线辨识中是一种十分有效的方法。 相似文献
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基于规则熵函数法的结构自适应模糊辨识与控制 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的结构自适应模糊辨识器,其特点是采用“规则熵函数”法在线调节模糊逻辑系统参数,使规则前件参数趋于一致,从而进行规则合并,简化了系统结构。将该结构自适应模糊辨识器用于一类非线性系统的自适应控制,仿真结果验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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针对非线性辨识问题,基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先,基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次,利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且辨识的模糊模型简单有效。最后,将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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This paper is concerned with the application of orthogonal transforms and fuzzy competitive learning to extract fuzzy rules from data. The least square algorithm with orthogonal transforms is proposed to supervise the progress of fuzzy competitive learning. First of all, competitive learning takes place in the product space of system inputs and outputs and each cluster corresponds to a fuzzy IF–THEN rule. The fuzzy relation matrix, confirmed by fuzzy competitive learning, is studied by the orthogonal least square algorithm. The validity of fuzzy rules is obtained by analyzing the effect of orthogonal vectors in the fuzzy model, and subsequently removing less important ones. The structure identification and parameter identification of the fuzzy model are simultaneously confirmed in the proposed algorithm. Using simulation results as an example, the fuzzy model of non‐linear systems can be built by using the proposed algorithm. Copyright © 2011 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society 相似文献
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基于T-S模糊模型的辨识算法 总被引:10,自引:0,他引:10
提出一种新的基于T-S模糊模型的辨识算法。该算法可分为2步,第1步是比较粗糙的辨识,按子空间的线性程度来划分输入空间,规则前件参数由于空间的中心和大小决定,规则后件线性参数由最小二乘法确定2步是模的精细调整,利用梯度下降法调节隶属函数和规则后件的线性参数,仿真实验说明了该算法的有效性。 相似文献
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该文给出了一种新的模糊集构成方法。用指数函数构成的模糊集满足测量准则,对指数函数模糊集的凸凹性、多态性进行了深入分析,并将其应用到T-S模糊模型的辨识中。最后,通过仿真试验,选择出最适合的模糊集。 相似文献
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提出一种基于T-S模型的非线性系统模糊聚类辨识方法,对T-S模糊模型的前提部分和结论部分进行分开辨识,既简化该模型的辨识步骤,又提高它的泛化能力,同时也解决了T-S模糊模型随辨识系统复杂程度提高而规则数增大的问题。对一个非线性系统辨识的仿真结果验证了这种模糊聚类辨识方法的有效性。 相似文献
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J.-C. Duan F.-L. Chung 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2002,6(2):71-86
Existing fuzzy relational equations (FRE) typically possess an evident single-level structure, where no consequence part
of the rule being modeled, is used as a fact to another rule. Corresponding to multistage fuzzy reasoning, a natural extension
of traditional fuzzy relational systems (FRS) is to introduce some intermediate levels of processing governed by enhanced
FRE's so that the structure resulted becomes multilevel or multistage. Three basic multilevel FRS structures, namely, incremental,
aggregated, and cascaded, are considered in this paper and they correspond to different reasoning mechanisms being frequently
used by human beings in daily life. While the research works on multilevel FRS are sparse and our ability to solve a system
of multilevel FRE's in a purely analytical manner is very limited, we address the identification problem from an optimization
approach and introduce three fuzzy neural models. The proposed models consist of single-level FRS modules that are arranged
in different hierarchical manners. Each module can be realized by Lin and Lee's fuzzy neural model for implementing the Mamdani
fuzzy inference. We have particularly addressed the problem of how to distribute the input variables to different (levels
of) relational modules for the incremental and aggregated models. In addition, the new models can learn a complete multistage
fuzzy rule set from stipulated data pairs using structural and parameter learning. The effectiveness of the multilevel models
has been demonstrated through various benchmarking problems. It can be generally concluded that the new models are distinctive
in learning, generalization, and robustness. 相似文献
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基于模糊分类的模糊神经网络辨识方法及应用 总被引:2,自引:6,他引:2
基于改进的T-S模型,提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN),给出了网络的连接结构和学习算法。基于竞争学习算法的模糊分类器确定系统的模糊空间和模糊规则数,并得出每个样本对每条规则的适用程度。利用卡尔曼滤波算法在线辨识删的后件参数。AFNN结构简洁,逼近能力强,能够显著提高辨识精度,并且在线辨识的模糊模型简单有效。将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识和化工过程连续搅拌反应器(CSTR)的建模中,仿真结果验证了该方法的有效性,表明该网络能够实现复杂非线性系统的建模,而且建模精度高、收敛速度快。可当作复杂系统建模的一种有效手段。 相似文献
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针对传统数据挖掘中的“尖锐边界”问题,采用将模糊理论和关联规则挖掘技术相结合的思想,在改进传统Apriori算法的基础上,结合多层关联规则挖掘的方法,提出了一种模糊多层关联规则挖掘算法。对模糊多层关联规则挖掘的基本概念进行了定义,详细描述了模糊多层关联规则挖掘算法。最后用Visual FoxPro6.0语言实现了该算法程序,通过交易数据库挖掘实验表明算法是有效的。 相似文献
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一种快速模糊推理系统 总被引:3,自引:1,他引:3
沈理 《计算机研究与发展》2002,39(4):406-409
提出一种新的模糊推理系统,其模糊知识库具有紧致模糊规则库,即规则集为仅存储规则后的完全规则集,推理过程中可以根据当前输入信号值直接寻址被激励的模糊规则,从而只是有选择地执行被激励的规则,其优点是可以提高模糊推理速度,减少规则库存储容量,针对模糊芯片的VLSI实现,提出了可以根据输入信号值直接寻址被激励规则的电路。 相似文献