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基于微分进化算法的模糊模型设计
引用本文:张永,黄成,徐志良,吴晓蓓. 基于微分进化算法的模糊模型设计[J]. 计算机工程, 2011, 37(21): 165-166,169. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.21.056
作者姓名:张永  黄成  徐志良  吴晓蓓
作者单位:南京理工大学自动化学院,南京,210094
基金项目:江苏省博士后科研计划基金资助项目,江苏省自然科学基金资助项目
摘    要:提出一种基于微分进化算法的TS模糊模型设计方法。该方法利用“匹茨堡型”实数编码的微分进化算法,对初始模糊模型的结构和参数进行学习。微分进化算法的目标函数同时考虑模型的精确性和解释性。利用该方法进行一类合成非线性动态系统的辨识,仿真结果验证了该方法的有效性。

关 键 词:TS模糊模型  模糊聚类  遗传算法  微分进化算法  解释性  精确性
收稿时间:2011-03-17

Design of Fuzzy Model Based on Differential Evolution Algorithm
ZHANG Yong,HUANG Cheng,XU Zhi-liang,WU Xiao-bei. Design of Fuzzy Model Based on Differential Evolution Algorithm[J]. Computer Engineering, 2011, 37(21): 165-166,169. DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.21.056
Authors:ZHANG Yong  HUANG Cheng  XU Zhi-liang  WU Xiao-bei
Affiliation:(School of Automation,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China)
Abstract:This paper proposes an approach to construct TS fuzzy model based on Differential Evolution(DE) algorithm.The structure and parameters of the fuzzy model are optimized by the Pittsburgh-style real-coded DE algorithm.The fitness function that combines the interpretability index and the precision index is calculated on the differential evolution algorithm.Compared with other methods reported in the literature on the synthetic nonlinear dynamic system,simulation results show that the proposed approach is valid.
Keywords:TS fuzzy model  fuzzy clustering  GeneticAlgorithm(GA)  Differential Evolution(DE) algorithm  interpretability  precision
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