基于模糊聚类神经网络的T-S模糊模型辨识

摘要：

针对以往模糊建模过程中算法过于复杂的问题，提出了一种简单而有效的T-S模糊模型建模方法。该方法基于模糊聚类神经网络对模糊模型的前提结构和参数进行辩识，运用最小二乘法对模糊模型的结论参数进行辨识。应用Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。

关键词： 模糊模型 模糊聚类 最小二乘 模糊辨识 神经网络

作者: 韩璞 施建中 王东风 焦嵩鸣

作者单位: 华北电力大学控制科学与工程学院 保定 071003 华北电力大学控制科学与工程学院 北京 102206

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009国际信息技与应用论坛

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 264-265

在线出版日期: 2009-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）