局部自回归模糊模型及其在小样本数据系统建模中的应用

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提出一种基于Takagi-Sugeno模型(TS模型)结构的局部自回归模糊模型(LARF模型),将其用于小样本数据情况下的系统建模.深入分析LARF模型的结构特征、前件的选取、后件参数的辨识及其评价指标等,并提出了完整的模型辨识算法.该建模方法从一维的角度来考虑输入输出空间,减少待辨识参数的个数,同时采用一种具有两个调节参数的隶属函数,在求隶属度的同时完成了数据处理,从而可以省略数据预处理的工作.实例研究表明,LARF模型是一种适合用来描述小样本数据系统的模型,相应的建模方法与辨识算法也是很实用的.
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