【摘 要】
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研究了一种通过调整减法聚类半径来优选模糊规则的结构辨识算法.先由减法聚类构造初始T-S模糊模型,然后通过粗调与细调相结合方式调整聚类半径、优选模糊规则,进而确定优化的
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研究了一种通过调整减法聚类半径来优选模糊规则的结构辨识算法.先由减法聚类构造初始T-S模糊模型,然后通过粗调与细调相结合方式调整聚类半径、优选模糊规则,进而确定优化的模糊模型.最后将模糊模型转化为自适应神经网络,并进行参数辨识.另外,利用减法聚类对基于自适应模糊系统的RBF网络(AFSRBF)结构与参数进行初始化,并选择具有适当网络结构的模型.对聚酯生产过程中的酯化工艺进行了分析,并选择或计算辅助变量,进行数据预处理,在此基础上利用自适应神经模糊推理系统和基于自适应模糊系统的RBF网络两种建模方法,分别建立酯化率软测量模型.最后对基于两种模型的算法特点进行了分析讨论,说明了样本量对模型泛化性的影响.
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