一种基于数据驱动的系统建模方法

• 作者: 刘远红 范欣 邵克勇 韩巍
• 来源期刊: 长江大学学报（自然科学版）理工卷
• 学科: 工学
• 关键词: T-S模型 BP网络 RBF网络 模糊C-均值聚类
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与电子信息工程
• 页码范围: 63-67
• 分类号: TP273
• 字数: 3606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1409-C.2010.01.017

摘要

提出了一种基于数据驱动的系统建模方法,采用减法聚类和模糊C-均值聚类相结合的模糊聚类算法进行前件RBF网络辨识,自适应地获得精确的聚类个数和隶属度参数;用BP算法训练后件网络的权值,从而仅利用输入输出数据,就建立了T-S模糊神经网络模型,在该过程中充分利用了BP神经网络和RBF神经网络的优点.最后用该模型对一个非线性系统进行辨识,用MATLAB进行仿真,结果表明,该方法具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵克勇	大庆石油学院电气信息工程学院	29	199	8.0	12.0
2	范欣	大庆石油学院电气信息工程学院	4	26	3.0	4.0
3	韩巍	大庆石油学院电气信息工程学院	2	8	2.0	2.0
4	刘远红	大庆石油学院电气信息工程学院	3	8	2.0	2.0