【摘 要】
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针对模糊聚类方法在T-S模型建模中的不足，本文提出一种基于递阶模糊聚类的建模算法。该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量，其次用熵聚类算法对输入样本进行初始划分，得到模糊聚类数；然后用FCM算法进一步优化由熵聚类得到的模糊聚类，对输入空间进行模糊划分，确定T-S模型的前提结构和前提参数；进而利用最小二乘算法确定模糊规则的结论参数。最后，基于上述算法对Box-Jenkins煤气炉和某电厂球磨机系统
【机 构】
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南通大学机械工程学院,南通226019 东南大学机械工程学院,南京211189
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针对模糊聚类方法在T-S模型建模中的不足，本文提出一种基于递阶模糊聚类的建模算法。该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量，其次用熵聚类算法对输入样本进行初始划分，得到模糊聚类数；然后用FCM算法进一步优化由熵聚类得到的模糊聚类，对输入空间进行模糊划分，确定T-S模型的前提结构和前提参数；进而利用最小二乘算法确定模糊规则的结论参数。最后，基于上述算法对Box-Jenkins煤气炉和某电厂球磨机系统进行模糊建模，建模结果表明该算法简单﹑实用，得到的模型精度较高。
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