【摘 要】
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针对基于T-S模糊模型的非线性系统建模问题,提出了一种基于自组织神经网络的新方法。在T-S模糊模型的建模中,目前常用的模糊C均值聚类算法存在迭代次数多,计算耗时的缺点。首先,利用竞争学习算法对输入空间进行聚类,基于此结果,借助于模糊C均值聚类算法进一步优化聚类结果,提取T-S模糊模型的规则前件隶属函数参数。然后,采用最小二乘法求得T-S模糊模型的规则后件参数,从而建立起非线性系统的T-S模糊模型。
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针对基于T-S模糊模型的非线性系统建模问题,提出了一种基于自组织神经网络的新方法。在T-S模糊模型的建模中,目前常用的模糊C均值聚类算法存在迭代次数多,计算耗时的缺点。首先,利用竞争学习算法对输入空间进行聚类,基于此结果,借助于模糊C均值聚类算法进一步优化聚类结果,提取T-S模糊模型的规则前件隶属函数参数。然后,采用最小二乘法求得T-S模糊模型的规则后件参数,从而建立起非线性系统的T-S模糊模型。最后,仿真结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并且有较高的计算效率和精度。
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