| 一种T-S模糊模型的聚类分析与辨识方法 |
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| 引用本文： | 刘翠. 一种T-S模糊模型的聚类分析与辨识方法[J]. 现代电子技术, 2010, 33(10): 15-17 |
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| 作者姓名： | 刘翠 |
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| 作者单位： | 哈尔滨理工大学,黑龙江,哈尔滨,150080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，哈尔滨理工大学优秀拔尖创新人才培养基金资助项目，哈尔滨市优秀学科带头人专项基金资助项目 |
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| 摘 要： | 传统的模糊聚类分析方法分两个步骤,首先使用目标函数进行模糊生成,然后应用聚类有效性函数决定聚类的最佳数目。针对模糊形成和有效性验证函数的内在不同所导致的聚类不准确性,应用一种新的基于双目标模糊聚类分析（BOFCM）的聚类方法。同时将基于三角形隶属函数的T-S模糊系统应用于非线性系统辨识中,该方法可以很方便地确定输入空间的划分及隶属函数的形状,减少了计算量。将以上方法应用于一个二阶系统辨识分析,证实了该方法的有效性。
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| 关 键 词： | TS模糊模型 双目标聚类 三角形隶属函数 正交最小二乘法 |
Cluster Analysis and Identification Method of T-S Fuzzy Model |
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| LIU Cui. Cluster Analysis and Identification Method of T-S Fuzzy Model[J]. Modern Electronic Technique, 2010, 33(10): 15-17 |
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| Authors: | LIU Cui |
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| Affiliation: | LIU Cui (Harbin University of Science , Technology,Harbin 150080,China) |
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| Abstract: | The traditional fuzzy clustering analysis has two steps,the objective function was used for fuzzy generation and cluster effective function was used for validating numbers of cluster.However,the intrinsic differences of the formation and validation functions may cause Inaccuracy A fuzzy clustering based on bi-objective(BOFCM) analysis is proposed.Moreover,Triangular membership function based on TS Fuzzy Systems is applied to nonlinear system identification.This method can easily determine the input space lo... |
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| Keywords: | TS fuzzy model bi-objective fuzzy cluster triangular membership function orthogonal least squares method |
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