基于G-K聚类算法的非线性系统模糊辨识
【摘要】：针对以往模糊建模方法中算法过于复杂的问题,提出了一种简单而有效的非线性系统模糊建模新方法。该方法基于G-K模糊聚类算法确定模糊模型的前提结构和参数,运用正交最小二乘法对模糊模型的后件参数进行辨识。应用Box-Jenkins煤气炉数据仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。
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