基于遗传算法优化模糊对模型参数的算法设计及仿真 |
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引用本文: | 岳玉芳,毛剑琴.基于遗传算法优化模糊对模型参数的算法设计及仿真[J].系统仿真学报,2002,14(7):870-873,876. |
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作者姓名: | 岳玉芳 毛剑琴 |
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摘 要: | 改进了Takagi-Sugeno型模糊树模型的反向传播学习参数的方法,提出基于GA的一套完整,系统的优化模糊对模型参数的算法,其关键是选择确定祖先节点a的方式和选择哪些变量作为染色体基因,对国际标准例题的仿真表明,该方法对算法初始值的选择不敏感,能显著提高模糊树模型的建模精度,在相同模型精度条件下,则可简化样本空间的划分,降低模型的计算量。
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关 键 词: | 遗传算法 优化 模糊村模型参数 算法设计 仿真 |
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