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摘要:
对一类采样数据较均匀的非线性系统,提出一种基于TS模型的系统辨识算法.首先利用等分区间法对输入空间进行前提结构的划分,并根据所选定的隶属度函数确定每个输入变量在各个模糊子空间中的隶属度,然后利用卡尔曼滤波算法来辨识模型的后件参数.与模糊聚类等辨识算法相比,该算法计算量较小,适用于系统的在线辨识,仿真研究表明该算法具有较高的辨识精度.
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文献信息
篇名 基于TS模型的非线性系统模糊辨识算法
来源期刊 河南理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模糊辨识 等分区间 卡尔曼滤波 隶属度函数
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 793-796
页数 分类号 TP273
字数 2417字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-9787.2010.06.018
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 张伟 河南理工大学电气工程与自动化学院 62 275 9.0 13.0
2 张蛟龙 河南理工大学电气工程与自动化学院 14 68 5.0 7.0
3 宋运忠 河南理工大学电气工程与自动化学院 49 229 9.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
模糊辨识
等分区间
卡尔曼滤波
隶属度函数
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
河南理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-9787
41-1384/N
16开
河南省焦作市世纪大道2001号
3891
1981
chi
出版文献量(篇)
3451
总下载数(次)
5
总被引数(次)
20072
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