【摘 要】
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对于非线性系统的任意逼近性是模糊逻辑系统能够用来辨识复杂工业过程、给出合理控制的理论依据.该文基于一种改进的无监督聚类技术和一类反馈RBF网络提出一种新的自动生成模
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对于非线性系统的任意逼近性是模糊逻辑系统能够用来辨识复杂工业过程、给出合理控制的理论依据.该文基于一种改进的无监督聚类技术和一类反馈RBF网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的建模方法.整个建模过程由结构辨识和参数辨识两部分组成.在模糊系统的结构辨识部分,通过对系统的原始数据进行无监督的聚类,无须事先指定聚类的个数,而从系统原始数据中自适应的得到模糊系统的初始结构和参数;在模糊系统的参数辨识部分,则通过反馈RBF网络对模糊系统的具体参数进行优化调整,以提高模型的精度.以气炉燃烧过程、丙烯腈生产过程及Tennessee Eastman公司生产过程为研究对象,通过仿真实验,说明了该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.
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