| 基于混合聚类算法的模糊函数系统辨识方法 |
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| 引用本文： | 施建中,韩璞,王东风,焦嵩鸣.基于混合聚类算法的模糊函数系统辨识方法[J].信息与控制,2011,40(3). |
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| 作者姓名： | 施建中 韩璞 王东风 焦嵩鸣 |
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| 作者单位： | 华北电力大学控制与计算机工程学院,河北保定,071003 |
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| 基金项目： | 华北电力大学留学同国人员科研基金 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 模糊函数 模糊C均值 模糊C回归模型 模糊辨识 最小二乘 |
A Hybrid Clustering Algorithm for Fuzzy Functions System Identification |
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| SHI Jianzhong,HAN Pu,WANG Dongfeng,JIAO Songming.A Hybrid Clustering Algorithm for Fuzzy Functions System Identification[J].Information and Control,2011,40(3). |
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| Authors: | SHI Jianzhong HAN Pu WANG Dongfeng JIAO Songming |
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| Affiliation: | SHI Jianzhong,HAN Pu,WANG Dongfeng,JIAO Songming (School of Control and Computer Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003,China) |
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| Abstract: | A fuzzy function system identification algorithm based on hybrid clustering method is proposed on account of the problems of uncertain structure and parameter identification complexity of conventional fuzzy system.Compared with general fuzzy function systems,the new algorithm combines with the sample distance of fuzzy C-means and fuzzy C-regression model.In model prediction section,the membership degree of each input variable is computed by Gaussian function,and the input vector's membership degree is obtai... |
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| Keywords: | fuzzy function fuzzy C-means fuzzy C-regression model fuzzy identification least square |
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