首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.  相似文献   

2.
提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.  相似文献   

3.
基于模糊聚类方法的T-S模糊系统建模   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了用一个聚类验证准则设计模糊C均值聚类算法,这个聚类验证准则是用来确定模糊C均值算法中合适的聚类数.针对T—S模糊模型,由模糊c均值聚类算法确定其逻辑前件参数,进而采用最小二乘算法确定模糊推理规则的后件参数.最后,应用本文建模方法对一个非线性实例进行仿真计算,并与其它方法进行了比较,结果表明本文方法是有效的.  相似文献   

4.
针对模糊聚类算法不适应复杂环境的问题,提出了一种新的动态进化聚类算法,克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷。通过改进的遗传策略来优化染色体长度,实现对聚类个数进行全局寻优;利用FCM算法加快聚类中心参数的收敛;并引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理,使算法能快速稳定地收敛到最优解。利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型,可同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数,将其应用于控制过程可获得高精度的非线性模糊模型。  相似文献   

5.
Sugeno模糊模型的辨识   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法。在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量。通过Box-Jinkins数据建模说明了本文算法的有效性。  相似文献   

6.
提出一种基于Pareto多目标遗传算法生成一组精确性和解释性较好折衷模糊系统的方法.该方法采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,利用匹茨堡型实数编码的遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行优化,基于NSGA-Ⅱ算法的目标函数同时考虑模型的精确性和解释性;最后,在算法中利用基于相似性的模型简化方法约简模糊系统.利用该方法对两个Benchmark系统进行建模,仿真结果验证了该方法的有效性.  相似文献   

7.
提出了一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊神经网络的学习算法,采用 模糊C-均值聚类算法进行模糊神经网络模型的结构辨识,得出最优或次优的模 糊规则数,采用改进的遗传算法进行系数辨识。仿真结果证明该算法是可行和有 效的。  相似文献   

8.
提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。  相似文献   

9.
针对非传统T-S模糊模型,给出了一种新的辨识方法。利用改进模糊划分聚类算法辨识前件参数,最小二乘法对模糊模型的后件参数进行辨识。应用Box-Jenkins煤气炉数据和一个非线性系统进行仿真实验,结果证明了该方法的有效性与实用性。  相似文献   

10.
针对传统T-S模糊模型不能较好描述系统时变特性的问题,提出了一种基于递归策略的动态T-S模糊模型及其辨识方法.规则递归T-S模糊模型在传统T-S模糊模型基础上,增加了具有一定权重的反馈环节,该环节对当前激励强度与前一时刻激励强度进行加权和得到当前时刻新的规则激励强度,从而实现动态递归变化,有效描述了系统的动态过程.为使规则递归T-S模糊模型具有较少的规则数量和较好的泛化能力,前件参数采用一种基于规则激励强度的模糊聚类算法获得,而后件和递归环节参数则采用一种由支持向量机和粒子群优化算法组成的联合辨识方法获得.Box-Jenkins煤气炉的仿真结果表明,规则递归T-S模糊模型及其辨识方法具有较好的动态描述能力,与混合聚类方法相比,均方差降低了1.2%.  相似文献   

11.
针对化工生产过程中一类强非线性对象的动态建模问题,采用模糊最近邻聚类学习算法对这类对象中有代表性的CSTR系统进行了模拟动态建模.仿真结果表明效果良好,且从算法的简便性、收敛性及运算速度上来说,优于一般的模糊辨识和神经网络辨识算法.从模型简化的思想出发,文中还对传统算法进行了适当的改进,使模型和模型的泛化特性得到了进一步简化和加强  相似文献   

12.
为了避免陷入梯度法局部极值以提升模糊聚类算法聚类性能,提出PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法(PSO Gauss-induced kernel fuzzy c-means clustering algorithm, PSO-GIKFCM)。首先将高斯核函数应用于模糊c聚类算法(FCM)目标函数,得到高斯核模糊聚类目标函数。然后在高斯核特征空间和输入空间利用梯度法得到两空间聚类中心,将特征空间聚类中心与样本的内积核矩阵代入输入空间聚类中心,从而得到高斯诱导核的聚类中心。最后在解空间利用粒子群算法(PSO)对模糊隶属度进行寻优估计,并结合目标函数和聚类中心构成PSO-GIKFCM参数估计迭代流程。PSO-GIKFCM算法基于粒子群算法保证其收敛性,聚类中心仅为模糊隶属度的函数,PSO生物进化算法在解空间全局寻找优解,且将模糊指标扩展为大于0的情况。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。  相似文献   

13.
实际系统中通过采样得到的数据的噪声、干扰和变量之间耦合等不确定因素,使得描述系统的模糊关系矩阵列间可能存在严重的相关性.为了解决输入空间重构的模糊建模问题,提出利用目标函数确定非线性系统的结构和参数,实现对模糊模型结构简化,删除冗余规则.结构确定过程中采用了UD矩阵分解方法,大大降低了计算量.最后,证明了算法的收敛性,仿真结果表明了方法的有效性.  相似文献   

14.
针对钢铁企业高炉煤气系统这一复杂非线性系统的建模问题,提出一种基于数据的高炉煤气系统模糊建模方法.基于T S模糊模型的高炉煤气系统辨识模型,考虑系统中煤气调节用户的人为干扰特性,采用条件模糊聚类的方法来对输入/输出空间进行划分.引入模糊思想,使模型能够更好地适应工业噪声的干扰.利用贝叶斯线性回归方法求解模糊模型的后件参数,避免了后件参数求解过程中常出现的异常解问题.通过对实际企业高炉煤气系统的实验验证,结果表明了所提出的高炉煤气系统模糊建模方法的有效性,可进一步用于实施高炉煤气系统的优化与调度工作.  相似文献   

15.
在模糊C-均值聚类问题目标函数中使用正则化泛函,将聚类中心解的误差指标引入到模糊聚类的目标函数中,构造出新的模糊C-均值聚类算法RBFCM(Regularization based Fuzzy C-means)算法.算法RBFCM不仅具有较高的聚类精度,且计算结果具有更好的稳定性.进一步,将此RBFCM算法应用于基于T-S模糊模型的系统辨识问题.由于RBFCM算法优化了模糊系统的输入空间划分,提高了隶属度函数的精度,使得后继得到的T-S模糊系统辨识精度也有所提高,且系统辨识过程的收敛速度也有所改善.最后,通过对经典IRIS数据集、带有噪声的IRIS数据集的聚类算例和对Box-Jenkins煤气炉数据集进行辨识算例,验证了RBFCM算法的有效性和优越性.  相似文献   

16.
化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控制的方法。首先根据模糊划分C均值聚类算法得到模糊隶属度和初始聚类中心,在此基础上采用分层遗传算法进一步优化连续搅拌反应釜T-S模糊模型的参数。其次,采用自适应机制遗忘因子递推最小二乘法来估计T-S模糊模型的后件参数。最后,基于得到的T-S模糊模型,对连续搅拌反应釜进行自适应模糊广义预测控制,仿真结果验证了该算法的有效性。  相似文献   

17.
A new method for Web users fuzzy clustering based on analysis of user interest characteristic is proposed in this article. The method first defines page fuzzy categories according to the links on the index page of the site. then computes fuzzy degree of cross page through aggregating on data of Web tog. After that, by using fuzzy comprehensive evaluation method, the method constructs user interest vectors according to page viewing times and frequency of hits. and derives the fuzzy similarity matrix from the interest vectors for the Web users. Finally. it gets the clustering result through the fuzzy clustering method. The experimental results show the effectiveness of the method.  相似文献   

18.
传统模糊C-means聚类(FCM,fuzzy C-means)在处理非平衡数据集时,由于相异类中所含样本数量差异较大,导致类间权值不平衡和"均匀效应",从而易产生聚类错误.另外,FCM属于无监督方法,无法更好地利用已知的部分类标记信息引导聚类.为解决这两方面问题,提出一种半监督的平衡化模糊C-means聚类(SBFCM,semi-supervised balanced fuzzy C-means)方法.SBFCM在FCM目标函数的基础上加入了对聚类模糊隶属度矩阵的近似正交约束和半监督约束,从而得到了新的聚类目标函数.实验结果表明,相比于FCM,SBFCM能有效缓解由"均匀效应"导致的聚类错误现象,并能有效地利用部分先验类标记信息,从而可获得更好的聚类效果.  相似文献   

19.
在模糊C-均值聚类(FCM)目标函数的基础上按聚类中心分离原则增加一个聚类中心分离项来扩展FCM算法,提出基于聚类中心分离的模糊聚类模型(FCM_CCS)。该模型可使聚类过程中的聚类中心之间距离扩大,从而得到更好的聚类效果。由于该模型和FCM一样对噪声敏感我们提出它的可能性聚类模型(PCM_CCS),最后进一步扩展成它的可能性模糊聚类模型(PFCM_CCS)。基于聚类中心分离的可能性模糊聚类模型在处理噪声数据和克服一致性聚类问题方面表现出良好的性能。对数据集的测试实验结果表明了提出的PFCM_CCS能同时产生模糊隶属度和典型值,使聚类中心间距扩大,同时具有更好的聚类准确率。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号