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一种基于递阶模糊聚类的T-S模型建模算法

王恒  贾民平  
【摘要】:针对模糊聚类方法在T-S模型建模中的不足,本文提出一种基于递阶模糊聚类的建模算法。该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,其次用熵聚类算法对输入样本进行初始划分,得到模糊聚类数;然后用FCM算法进一步优化由熵聚类得到的模糊聚类,对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前提结构和前提参数;进而利用最小二乘算法确定模糊规则的结论参数。最后,基于上述算法对Box-Jenkins煤气炉和某电厂球磨机系统进行模糊建模,建模结果表明该算法简单﹑实用,得到的模型精度较高。

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