一种基于改进客观聚类分析的模糊辨识方法

• 作者: 杨煜普 王娜
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊辨识 客观聚类分析 稳态卡尔曼滤波 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 13-17,22
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.01.003

摘要

针对模糊辨识中采用迭代和人为决策法确定模糊规则数时易受噪声和人为因素的影响,而导致算法鲁棒性较差和计算量较高的问题,提出一种基于改进客观聚类分析的模糊辨识方法.首先引入并改进了客观聚类分析法,克服了迭代导致的规则数冗余,降低了人为因素对聚类结果的影响,从而减小了计算量并提高了鲁棒性;然后结合模糊聚类和稳态卡尔曼滤波法,分别辨识了前提和结论参数;最后通过Box-Jenkins仿真实例验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨煜普	上海交通大学自动化系	125	1534	23.0	35.0
2	王娜	上海交通大学自动化系	20	124	6.0	10.0