基于改进最短邻聚类的最优模糊在线辨识

• 作者: 郎焰 郭秀清
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最优模糊系统 最短邻聚类 势能函数 自适应 在线辨识
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1659-1661
• 页数: 3页
• 分类号: TP273.4
• 字数: 3276字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种改进的最短邻聚类算法.以输入输出空间为参考,依平均值法实时调整聚类中心,并结合能量函数判据,实现了模糊规则的增加,修改和删除,并保证模糊规则集的优良性.采用最优模糊辨识系统,作为离散时间非线性动态系统的自适应模糊控制器的基本组成单元,实现模型结构和参数的在线辨识及实时更新.仿真结果表明,基于该方法辨识的模糊系统结构简单,规则少,精度高,泛化性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭秀清	同济大学电子与信息工程学院	31	106	6.0	8.0
2	郎焰	同济大学电子与信息工程学院	1	1	1.0	1.0