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考慮重要輸入變量選擇的非線性系統(tǒng)模糊辨識

控制理論與應(yīng)用 頁數(shù)： 12 2021-09-15
摘要： 針對有數(shù)百個(gè)可能輸入的復(fù)雜非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模糊建模問題,本文提出一種新的考慮重要輸入變量選擇的模糊辨識方法.首先采用兩階段模糊曲線方法(TSFC)從大量可選擇的輸入變量中給出各輸入變量與輸出之間的關(guān)聯(lián)度權(quán)重,根據(jù)輸入變量指標(biāo)快速選擇出重要的輸入變量,然后采用模糊聚類(FCM)和高斯(Gaussian)型隸屬函數(shù)確定模糊模型前提參數(shù),采用遞推最小二乘(RLS)辨識出模糊模型結(jié)論參數(shù)...

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