基于聚类和SVD算法的解释性模糊建模方法

• 作者: 张永 胡维礼 邢宗义 项峥嵘
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊建模 解释性 减法聚类 奇异值分解 集合相似性测度
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 58-61,76
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 4736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.10.018

摘要

提出了一种基于减法聚类算法构造解释性模糊模型的方法.首先指出模糊模型解释性的重要地位,分析影响解释性的主要因素;然后利用减法聚类算法辨识初始模糊模型,SVD算法和集合非冗余度约简初始模糊模型,从而提高其解释性;最后采用约束优化算法整体优化模型,提高其精度.PH值中和过程的模糊建模验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡维礼	南京理工大学自动化系	155	2963	28.0	46.0
2	邢宗义	南京理工大学自动化系	79	563	11.0	19.0
3	张永	南京理工大学自动化系	26	143	7.0	10.0
4	项峥嵘	南京理工大学自动化系	1	2	1.0	1.0