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一类非线性T-S模糊系统的通用逼近性 总被引:2,自引:0,他引:2
作为模糊系统理论研究和实际应用的基础,对线性T-S模糊系统通用逼近性的研究已经取得了很大的进展,但对非线性T-S模糊系统的研究却很少。本文将对一类非线性T-S模糊系统的非线性逼近能力进行研究,证明这种模糊系统在输入模糊子集为高斯型隶属函数的情况下,具有通用逼近性。 相似文献
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通过分析多元模糊值Bernstein多项式的近似特性,证明了4层前向正则模糊神经网络(FNN)的逼近性能,该类网络构成了模糊值函数的一类泛逼近器,即在欧氏空间的任何紧集上,任意连续模糊值函数能被这类FNN逼近到任意精度,最后通过实例给出了实现这种近似的具体步骤。 相似文献
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非线性系统模糊辨识的新方法 总被引:15,自引:1,他引:14
提出一种新的基于T-S模型的模糊辨识方法,其特点是考虑了样本距离和“可线性化程度”两个因素,对模型的前后件参数同时辨识,提高了辨识精度,并提出规则“置信度”的概念,实现了辨识的结构自适应。将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识,仿真结果验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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A sliding mode control scheme for a class of complex nonlinear systems with T-S fuzzy models is proposed in this paper. It is shown that, by using the concept of extreme matrices to determine the upper bound information of the interactions of the fuzzy subsystems, a simple, yet constructive sliding mode control scheme can be developed to guarantee the asymptotic stability and robustness of the closed-loop system. Simulation results are presented in support of the proposed scheme. 相似文献
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规则可生长与修剪的非线性系统T-S模糊模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
通常离线提取 T-S 模糊模型的规则后, 规则数无法在模型使用中进行调整, 而这成为表达非线性系统复杂性的一个瓶颈. 针对这一问题, 本文引入一种神经网络的生长和修剪方法, 从实时数据中提取 T-S 模型的规则, 并定义其对应局部模型对输出的影响, 以此作为在线调整规则数的依据, 从而更准确地表达了非线性系统的复杂性和运行中的变化. 再加上基于竞争性 EKF(Extended Kalman filter) 的模型参数在线学习, T-S 模型的建模精度也得到了保证. 整个算法完全实现了 T-S 模糊模型的在线辨识, 使模型的结构和参数具有很好的自适应能力. 对 CSTR(Continuously stirred tank reactor) 系统的辨识, 表明了该算法在处理非线性系统辨识问题上的优越性能. 相似文献
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