【摘 要】
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针对有数百个可能输入的复杂非线性动态系统模糊建模问题,本文提出一种新的考虑重要输入变量选择的模糊辨识方法.首先采用两阶段模糊曲线方法(TSFC)从大量可选择的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重,根据输入变量指标快速选择出重要的输入变量,然后采用模糊聚类(FCM)和高斯(Gaussian)型隶属函数确定模糊模型前提参数,采用递推最小二乘(RLS)辨识出模糊模型结论参数.最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列和Box-Jenkins煤气炉数据两个国际标准例题模糊建模验证了该方法的有效性,并
【机 构】
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燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北科技师范学院
【基金项目】
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载人航天领域预研项目(2016040301),河北省自然科学基金项目(F2019203505)资助.
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针对有数百个可能输入的复杂非线性动态系统模糊建模问题,本文提出一种新的考虑重要输入变量选择的模糊辨识方法.首先采用两阶段模糊曲线方法(TSFC)从大量可选择的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重,根据输入变量指标快速选择出重要的输入变量,然后采用模糊聚类(FCM)和高斯(Gaussian)型隶属函数确定模糊模型前提参数,采用递推最小二乘(RLS)辨识出模糊模型结论参数.最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列和Box-Jenkins煤气炉数据两个国际标准例题模糊建模验证了该方法的有效性,并
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