基于增广输入变量的T-S模糊模型建模

• 作者: 张书桂 杨马英
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: T-S模糊模型 增广输入变量 核模糊C均值聚类 聚类评价指标
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 165-168
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.1427

摘要

针对现有T-S模糊模型建模精度与计算效率之间的矛盾,提出一种利用增广输入变量进行T-S模糊模型建模的方法.对输入变量进行多项式增广处理后,以核模糊C均值聚类算法配合聚类评价指标自适应获得最佳聚类数及相应的模糊划分,并通过递推最小二乘计算得出T-S模糊模型的后件参数.提出可利用后件参数反推断前件结构的方法来快速有效地确定前件结构.最后通过仿真验证了上述方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨马英	浙江工业大学信息工程学院	59	735	16.0	25.0
2	张书桂	浙江工业大学信息工程学院	2	7	1.0	2.0