[发明专利]一种新型T-S模糊模型辨识方法有效
| 申请号： | 202010486173.4 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN111898628B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 张楠;薛小明;姜伟;曹苏群;孙娜;施丽萍 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F18/2337 | 分类号： | G06F18/2337;G06F18/2411;G06F18/214;G06F18/27;G06N7/08 |
| 代理公司： | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人： | 李锋 |
| 地址： | 223005 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及复杂非线性系统建模领域，公开了一种新型T‑S模糊模型辨识方法，该方法结合模糊C回归聚类算法和最小二乘支持向量机提出一种新型聚类算法，在此基础上，运用本发明设计的改进启发式优化算法进一步优化模糊模型前件参数，最后采用最小二乘法进行后件参数辨识。与现有技术相比，本发明设计的新型T‑S模糊模型辨识方法，采用最小二乘支持向量机描述聚类子模型，可有效提高聚类算法的空间划分能力，同时运用一种改进启发式优化算法优化前件参数，能得到更精确的辨识参数，显著提高模型的建模精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 新型 模糊 模型 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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