【摘 要】
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针对一类不确定非线性多输入多输出复杂系统,根据系统的输入输出数据对,提出一种基于聚类的超闭球模糊神经网络系统.该系统通过改进的模糊聚类方法(FCM)确定模糊规则数,采用
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,山东建筑大学热能工程学院,山东建筑大学信息与电气工程学院,
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针对一类不确定非线性多输入多输出复杂系统,根据系统的输入输出数据对,提出一种基于聚类的超闭球模糊神经网络系统.该系统通过改进的模糊聚类方法(FCM)确定模糊规则数,采用高维隶属度函数取代常规的单维隶属度函数,并对隶属度函数中心值和隶属度函数参数采用一步通过算法.所提方法可降低系统的模糊规则数,简化网络计算.此外,当系统的输入输出发生变化时,可实现模糊规则库的在线修改.仿真实例验证了所提方法的有效性.
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