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针对以往模糊建模方法中算法过于复杂的问题,提出了一种简单而有效的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分,计算给定样本在各模糊子空间的隶属度,并利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法[8]和误差反馈学习方法[5]相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据[7]仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。