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《第二十三届中国控制会议论文集(下册)》 2004年
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Obtaining interpretable fuzzy models from fuzzy clustering, OLS and GA

【摘要】:正 A systematic fuzzy modeling approach considering both accuracy and interpretability is developed. First, fuzzy clustering algorithm is used to obtain initial fuzzy model with excessive rules. Then rule reduction is performed by orthogonal least squares to obtain simplified fuzzy model with high interpretability. Finally, a constrained genetic algorithm optimizes the simplified fuzzy model to satisfy accuracy. The proposed approach is successfully applied to a real world coke-oven temperature system, and the result demonstrates effectiveness of the suggested method.

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