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提出了一种新的基于T-S模糊模型的建模方法,首先通过一种局部线性聚类算法,自适应确定模糊规则数目及初始T-S模型的前提和结论参数,建立相应的一阶T-S模糊神经网络.并用梯度下降和递推最小二乘混合算法训练网络参数,从而提高建模精度.最后,通过两个仿真实例验证了本文方法的有效性.*
基于局部线性聚类算法的模糊建模
【摘 要】
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提出了一种新的基于T-S模糊模型的建模方法,首先通过一种局部线性聚类算法,自适应确定模糊规则数目及初始T-S模型的前提和结论参数,建立相应的一阶T-S模糊神经网络.并用梯度
【机 构】
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西安理工大学自动化与信息工程学院
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2006年05期
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