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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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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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一种新的复杂系统模糊辨识方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对一阶Takagi-Sugeno模型辨识复杂系统的困难,提出一种新的模糊模型.这种模型的结构在一阶Takagi-Sugeno模型的基础上,再进行一次非线性映射.文中运用卡尔曼滤波算法的模糊神经元网络实现了这种模型.仿真结果表明该方法辨识精度高,且有良好的实用性. 相似文献
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一种基于并行遗传算法的非线性系统辨识方法 总被引:7,自引:1,他引:7
结合并行算法的运算能力和遗传算法的搜索能力,提出一种基于并行遗传算法的非线性系统辨识方法。其特点是通过并行遗传算法实现对RBF神经网络极值、宽度和中心位置等有关参数的估计,其速度快、精度高,从而通过RBF神经网络有效地完成了对非线性系统的辨识。最后给出了仿真结果,证实了该方法的有效性。 相似文献
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基于模糊神经网络的系统辨识 总被引:11,自引:2,他引:9
基于模糊神经网络研究系统辨识问题,提出一种具体的模糊神经网络结构和相应算法,设计了开环系统和闭环系统辨识的结构。针对多个不同的对象进行仿真研究,结果表明用模糊神经网络建模较之传统建模方法能力强。 相似文献
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针对模糊神经网络的系统辨识问题,提出了一种具体的模糊神经网络模型,使用模糊聚类方法确定模糊神经网络的结构。仿真研究证明该方法是有效的和可行的。 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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多变量非线性系统的模糊内模控制 总被引:2,自引:0,他引:2
大多数的先进控制器是基于线性模型的,它们对化学工业中常见的非线性过程的控制效果并不能达到最优.因此,考虑使用非线性模型,以使控制性能获得改善.用基于T-S模型的自适应模糊聚类辨识算法对系统进行辨识.T-S模型是用线性的方程来描述非线性系统,从而利于求出模型的逆.而模型逆又是IMC的关键一步,因此选用这种基于T-S模糊模型的控制器(FIMC)来实现对非线性多变量系统的控制.对2输入2输出的非线性系统进行仿真,结果表明FIMC在多变量系统中可以实现好的控制. 相似文献
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并联式温度补偿具有近似性、模糊性,利用模糊优选决策理论提出了一种补偿器件的优选方法,该方法在光控路灯开关的研制、生产中得到成功应用。 相似文献
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基于子空间划分的模糊系统模型辨识 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了基于子空间划分的模糊系统模型(SPFS),并给出一种针对SPSF的白适应模型辨识方法.应用遗传算法进行子空间划分方案的优化。降低了最大子空间的辨识误差,从而得到优化的模型辨识结果.理论分析和仿真计算证明了该模型的有效性.所提出的模型有助于缓解规则数爆炸问题. 相似文献