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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。
基于模糊聚类神经网络的T-S模糊模型辨识
【摘 要】
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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。
【机 构】
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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 1022
【出 处】
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2009国际信息技与应用论坛
【发表日期】
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2009年3期
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