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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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针对现有T-S 模糊模型建模精度与计算效率之间的矛盾, 提出一种利用增广输入变量进行T-S 模糊模型建模的方法. 对输入变量进行多项式增广处理后, 以核模糊?? 均值聚类算法配合聚类评价指标自适应获得最佳聚类数及相应的模糊划分, 并通过递推最小二乘计算得出T-S 模糊模型的后件参数. 提出可利用后件参数反推断前件结构的方法来快速有效地确定前件结构. 最后通过仿真验证了上述方法的有效性.
相似文献4.
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采用振动信号对球磨机料位进行测量时,特征值具有散度大、随机性强的特点.对此,基于具有将随机性、模糊性与稳定倾向性相结合能力的云模型,提出一种利用云模型对球磨机料位进行概念表示和推理测量的方法.首先,利用逆向云发生器对振动信号的功率谱特征值进行概念提取以获得前件云;然后,由料位值信息建立相对应的后件云;最后,利用云模型的不确定推理实现球磨机料位的软测量.对比实验结果表明了所提出方法的有效性和可行性. 相似文献
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赵宝江 《计算机工程与应用》2011,47(21):153-156
基于T-S模型,提出一种非线性系统的模型辨识方法。利用蚁群聚类算法来进行结构辨识,确定系统的模糊空间和模糊规则数。在聚类的基础上,利用遗传算法辨识模糊模型的后件加权参数,得到一个精确的模糊模型,从而实现参数辨识。仿真结果验证了该方法的有效性,表明该方法能够实现非线性系统的辨识,辨识精度高,可当作复杂系统建模的一种有效手段。 相似文献
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针对石油化工过程的特点,提出一种改进的模糊部分最小二乘的建模算法。该算法先用减法-模糊C均值聚类进行模糊结构辨识,然后用高斯核函数实现非线性PLS并且用其进行后件参数辨识,即得到多个子模型,再将各模型输出的数据进行隶属度加权求和得到最终的估计输出。最后,将该方法应用于航煤干点的估计,仿真结果表明该算法更有效,预测精度更高。 相似文献
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球磨机是用于电力、磨矿和冶金等行业的高能耗设备,准确测量其滚筒料位能够提高运行效率和安全性能.针对其滚筒内料位难以实时检测,球磨机的轴承振动信号中存在较多的冗余特征,提出了一种基于分类回归树和最小二乘支持向量机的软测量方法,首先用Welch法获得振动信号的功率谱密度,并分割得到基本特征,然后建立分类回归树模型,根据最优树模型的分支节点进行特征选择,最后利用最小二乘支持向量机实现特征变量与料位间的非线性映射.通过实验结果的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性,以及良好的预测精度. 相似文献
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基于减法聚类与模糊c-均值的模糊聚类的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
模糊c-均值算法在进行模糊聚类的时候对初始值非常的敏感,初始值设置得不好,就会陷入局部最优解。该文在使用模糊c-均值之前利用减法聚类对其设置初始值,不但能够获得最优解,还能加快收敛速度,并且自动获得最佳的聚类个数。 相似文献
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针对制粉系统球磨机的多变量强耦合特性,提出基于逆向解耦的动态矩阵控制设计方法,先将球磨机系统分解为三个单输入单输出系统,然后利用基于对象阶跃响应的动态矩阵控制算法,对解耦后的广义系统进行了仿真研究.结果表明,逆向解耦能有效地解除变量间的强耦合和大时延问题,并且动态矩阵预测控制算法控制效果明显,优于传统的PID控制,具有实时性强、计算速度快和抗干扰能力好等优点. 相似文献
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医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,医学图像普遍存在高噪声、伪影、低对比度、灰度不均匀、不同软组织之间与病灶之间边界模糊等特点,因此运用聚类算法,结合李春明模型(LCM)和两相水平集分割方法(CV),首先选用合适的滤波器对医学图像进行去噪,然后使用模糊C均值算法(FCM)获得图像的先验模型;并对传统的CV模型进行改进,对图像进行细分割。实验表明,该模型可以解决图像高噪声、弱边界问题,并可以有效避免重新初始化,对边缘更加敏感,可提高分割精度,有效的抑制噪声,明显的减少迭代次数和时间,具有一定应用价值。。 相似文献
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