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| 一种新的TS模型辨识算法 | |
| 作者姓名： | 林妹娇 陈水利 |
| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院;集美大学理学院 |
| 基金项目： | 福建省科技厅产学研重大项目(2011H6020);福建省自然科学基金资助项目(2011J01013);厦门市科技计划项目(3502Z20123022) |
| 摘 要： | 提出一种新的TS模型辨识算法.该算法思想:首先采用MCR算法(Mountain C-Regressionmethod)自动确定聚类数目和初始聚类中心,然后采用改进的GK(Gustafon-Kessl)聚类算法得到最优的划分矩阵,再根据最优划分矩阵计算系统前件参数的最优值,最后用自适应粒子群优化算法(Adaptive Parti-cle Swarm Optimization,APSO)对后件参数进行优化.此辨识算法能够用较少的规则数描述给定的未知系统,并且容易实现.仿真实验表明该算法能够实现非线性系统的辨识,并且可获得相对高的精度. |
| 关 键 词： | TS模型辨识 MCR算法 改进的GK聚类算法 自适应粒子群优化算法 |
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