【摘 要】
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针对一类生产过程中存在严重非线性的系统,基于系统运行中积累的可靠的输入/输出数据,提出了一种新的多模型建模方法.根据对各种指标的满意要求,对数据进行二次聚类,不仅得到
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针对一类生产过程中存在严重非线性的系统,基于系统运行中积累的可靠的输入/输出数据,提出了一种新的多模型建模方法.根据对各种指标的满意要求,对数据进行二次聚类,不仅得到了更有效的系统多模型,而且得到了每个模型的适用域.与模糊聚类和建立T-S模型方法相比,本方法不依赖系统的先验知识和预先定义模糊隶属度,具有良好的泛化性.以pH中和过程为例进行了仿真研究,验证了该方法简单易用,有很高的建模精度,并对存在的数据不确定性具有一定的鲁棒性.
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