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摘要:
针对Takagi_Sugeno模糊模型(T_S模型)严重的维数灾问题,借鉴GMDH算法,提出了一种新的复杂系统递阶模糊辨识方法.本文首先详细描述了由两输入变量的特殊T_S模型所组成的递阶模糊模型;然后提出了具体的辨识该递阶模糊模型的方法.该方法的特点是:a)在结构辨识阶段,用F C M模糊聚类方法评价系统中每个输入变量的重要性,以便构造合理的递阶模糊模型;b)预先合理地确定了所要辨识的参数的初始值,用扩展卡尔曼滤波方法可很快地得到这些参数.最后,给出的仿真实例说明了本文辨识方法的有效性.
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系统辨识
内容分析
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文献信息
篇名 复杂系统的递阶模糊辨识
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 模糊辨识 递阶模糊模型 系统辨识
年,卷(期) 2002,(1) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 99-102
页数 4页 分类号 TP1
字数 3333字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8152.2002.01.020
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 李人厚 西安交通大学系统工程研究所 137 2708 30.0 44.0
2 张金明 西安交通大学系统工程研究所 4 158 3.0 4.0
3 张平安 西安交通大学系统工程研究所 9 88 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊辨识
递阶模糊模型
系统辨识
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导