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| 基于在线密度聚类的潜艇悬停自适应模糊建模 | |
| 摘 要： | 针对潜艇悬停过程这一时变、强耦合和不确定性的复杂非线性多输入多输出(MIMO)被控对象,提出了一种基于密度定义的聚类方法提取样本数据模糊规则、建立实常数值后件模糊模型的模糊自适应建模方法.通过密度聚类在线提取样本数据输入输出变量间的内在规则,确定被控对象合理的模糊模型结构;用前馈模糊神经网络结构表示模糊系统规则后件,并采用一阶梯度算法对实常数后件参数进行在线辨识.对潜艇悬停控制过程进行的仿真实验证明了该方法的有效性. |
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