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摘要:
针对Takagi-Sugeno模糊逻辑系统的隶属函数不具有自适应性且模糊规则数的确定带有很大的人为主观性, 这里引入了一类广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统;在模型实现上,以广义Takagi-Sugeno模型为个体,采用简单、有效的矩阵编码方式,借助遗传算法得到一个次优的广义Takagi-Sugeno模糊系统模型,该模型不仅能很好地逼近所要辨识的非线性系统,而且还具有较低的复杂度.仿真结果表明了广义Takagi-Sugeno模型及其参数辨识方法的正确性和有效性.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 模糊逻辑系统 遗传算法 矩阵编码 参数辨识
年,卷(期) 2002,(4) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 581-586
页数 6页 分类号 TP273.4
字数 2778字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛剑琴 北京航空航天大学第七研究室 64 925 16.0 28.0
2 李合生 北京航空航天大学第七研究室 6 61 5.0 6.0
6 代冀阳 北京航空航天大学第七研究室 8 71 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊逻辑系统
遗传算法
矩阵编码
参数辨识
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
论文1v1指导