【摘 要】
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提出一种基于模糊聚类的可解释性建模方法．利用提出的一种含有熵的聚类有效性函数来评价模糊聚类方法的有效性和可解释性，从而确定模糊规则数和模型前提参数，然后利用最小二乘法
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学机械工厂
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金资助项目(ZS021-A25-017-G)
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提出一种基于模糊聚类的可解释性建模方法．利用提出的一种含有熵的聚类有效性函数来评价模糊聚类方法的有效性和可解释性，从而确定模糊规则数和模型前提参数，然后利用最小二乘法来辩识模型的结论参数，最后采用梯度下降法来调整模型的参数．该方法应用于Box—Jenkins数据仿真实例，仿真结果表明该方法不但能保证系统的精确性，还具有很高的可解释性.
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