一种基于扩张原理的模糊模型及其辨识方法

来源 :自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:samsam1005
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
提出一种新的基于LR型模糊数及其运算的模糊模型结构-扩展的TSK模型(ETSK模型)。借助于LR型模糊数隶属函数图形的面积和重心横坐标这两个“数字特征”,导出了ETSK模型的输入输出解析表达式,并证明了ETSK模型与变权TSK模型的等价关系,同时给出一种对ETSK模型规则后件的参数辨识方法。仿真辨识实验结果表明,ETSK模型的辨识效果和预报精度更优。
其他文献
针对一般的非线性优化问题定义了一种2次非线性罚函数,证明了在一定条件下对应的罚优化问题的精确罚定理,由此引进了一种广义非线性神经网络模型,并证明了这种网络的平衡点与