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摘要:
提出了一种基于模糊聚类和遗传算法构建解释性模糊模型的设计方法.定义了模糊模型的精确性指标,给出了模糊模型解释性的必要条件.然后利用模糊聚类算法和最小二乘法辨识初始的模糊模型;采用多目标遗传算法优化模糊模型;为提高模型的解释性,在遗传算法中利用基于相似性的模糊集合和模糊规则的简化方法对模型进行约简.采用该方法对Mackey-Glass系统进行建模,仿真结果验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于聚类和遗传算法的解释性模糊模型设计
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 TS模糊模型 模糊聚类 遗传算法 解释性 精确性
年,卷(期) 2007,(8) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 160-162
页数 3页 分类号 TP273
字数 3120字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.08.055
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 向峥嵘 南京理工大学自动化学院 56 277 8.0 11.0
2 胡维礼 南京理工大学自动化学院 155 2963 28.0 46.0
3 邢宗义 南京理工大学自动化学院 79 563 11.0 19.0
4 张永 南京理工大学自动化学院 26 143 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
TS模糊模型
模糊聚类
遗传算法
解释性
精确性
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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
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