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提出了一种新的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法。采用自适应模糊C均值聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数，用改进的粒子群优化（PSO）算法来辩识模糊模型的结论参数以获得系统参数的最优估计。仿真结果表明该方法是有效的。
采用改进PSO的非线性系统T—S模糊模型辩识
【摘 要】
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提出了一种新的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法。采用自适应模糊C均值聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数，用改进的粒子群优化（PSO）算法来辩识模糊模型的结论参数以获得系
【机 构】
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上海海事大学电气自动化系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年5期
【基金项目】
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上海市教委科研重点资助项目（编号：04FA02）,上海市重点学科建设资助项目（编号：T0602）.
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