【摘 要】
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提出一种从输入 -输出数据提取模糊规则的新方法 :基于K Nearest Neighbor概念对输入 -输出数据对进行预处理 ;利用竞争学习对输入空间自适应聚类 ;提取高斯基 ;在线调整规则
【机 构】
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上海大学机电工程及自动化学院,上海大学机电工程及自动化学院,上海大学机电工程及自动化学院 上海200072,上海200072,上海200072
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提出一种从输入 -输出数据提取模糊规则的新方法 :基于K Nearest Neighbor概念对输入 -输出数据对进行预处理 ;利用竞争学习对输入空间自适应聚类 ;提取高斯基 ;在线调整规则库和模糊推理。将该方法应用于非线性系统辨识 ,仿真结果表明了它的有效性
A new method of extracting fuzzy rules from input-output data is proposed: preconditioning input-output data pair based on the concept of K-nearest Neighbor; adaptive clustering of input space using competitive learning; extracting Gaussian basis; online adjusting rule base and Fuzzy reasoning. The method is applied to nonlinear system identification, the simulation results show its validity
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