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基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识

北京航空航天大学 辅仁网/2017-07-06
文献详情


基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识
外文标题GENERALIZED TAKAGI-SUGENO FUZZY LOGICAL SYSTEM OPTIMAL PARAMETER IDENTIFICATION BASED ON GENETIC ALGORITHM
文献类型期刊
作者李合生[1];毛剑琴[2];代冀阳[3]
机构
来源信息年:2002卷:28期:4页码范围:581-586
期刊信息自动化学报ISSN:0254-4156
关键词模糊逻辑系统;遗传算法;矩阵编码;参数辨识
摘要针对Takagi-Sugeno模糊逻辑系统的隶属函数不具有自适应性且模糊规则数的确定带有很大的人为主观性, 这里引入了一类广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统;在模型实现上,以广义Takagi-Sugeno模型为个体,采用简单、有效的矩阵编码方式,借助遗传算法得到一个次优的广义Takagi-Sugeno模糊系统模型,该模型不仅能很好地逼近所要辨识的非线性系统,而且还具有较低的复杂度.仿真结果表明了广义Takagi-Sugeno模型及其参数辨识方法的正确性和有效性.
收录情况PKUCSCD
所属部门自动化科学与电气工程学院
链接地址http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zdhxb200204018.aspx
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dc:title:基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识
dc:creator:李合生;毛剑琴;代冀阳
dc:date: publishDate:2002-07-22
dc:type:期刊
dc:format: Media：自动化学报
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：自动化学报.2002,28(4),581-586.
dc:identifier:DOI：
dc: identifier:ISBN:0254-4156
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