一类模糊模型的结构优化问题研究

• 作者: 俞金寿 刘士荣
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊模型 统计信息准则 奇异值分解 规则删除 规则合并 模型结构优化
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 164-172
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 字数: 9082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2001.02.008

摘要

提出了将模糊模型统计信息准则(FSIC)、基于奇异值分解(SVD)的模糊模型结构分析、模糊规则删除与合并、参数估计等方法集成的模糊模型结构迭代优化.研究表明，将SVD引入到模糊模型结构分析、结合FSIC指导模糊规则删除和合并，可从模型结构精简性、模型拟合和泛化性能等方面综合地确定最优模型结构；文中提出了实用可行的基于聚类加权组合和多重模糊聚类的规则合并算法.该迭代优化方法已成功地应用于非线性函数逼近和航空煤油干点估计器的模糊模型构造.仿真结果表明文中提出的方法简单实用，优化的模型结构比文献中给出的模型结构更加精简.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞金寿	华东理工大学自动化研究所	199	3638	32.0	51.0
2	刘士荣	宁波大学自动化系	15	440	9.0	15.0