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基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识算法
引用本文:刘福才,马丽叶. 基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识算法[J]. 控制工程, 2007, 14(6): 625-628
作者姓名:刘福才  马丽叶
作者单位:燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004
摘    要:针对模糊聚类算法中数据和运算耗时很长,不适于在线建模与控制的问题,基于模糊聚类型隶属函数和EUM方法,提出了一种新的模糊辨识算法。该方法省去了求解聚类中心的迭代过程,计算时间显著减少。采用该方法对Box—Jenkins煤气炉数据和Mackey—Glass混沌时间序列进行了仿真,结果证明了该方法的有效性。

关 键 词:模糊模型辨识  模糊聚类  等分区间法  CPU时间
文章编号:1671-7848(2007)06-0625-04
修稿时间:2006-07-18

Fuzzy Identification Algorithm for Nonlinear Systems Based on Fuzzy Clustering
LIU Fu-cai,MA Li-ye. Fuzzy Identification Algorithm for Nonlinear Systems Based on Fuzzy Clustering[J]. Control Engineering of China, 2007, 14(6): 625-628
Authors:LIU Fu-cai  MA Li-ye
Abstract:To the problems of time-consuming and unsuitability for on-line modeling and control,based on the fuzzy clustering membership function and equalized universe method,a new fuzzy identification algorithm is proposed.The iteration process for researching cluster centers is not necessary,and computation time required to partition a data set into C classes is quitely reduced.The simulation results on gas stove data and Mackey-Glass time series show the effectiveness of the method.
Keywords:fuzzy model identification  fuzzy clustering  equalized universe method  CPU time
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