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在传统T-S 模型的基础上, 提出一种扩展T-S 模型. 该模型由一组模糊规则组成, 由规则前件实现输入空间的划分, 将成员函数及其函数变换引入规则后件以实现对输入子空间的非线性映射. 对于该模型的建立, 使用改进量子遗传算法优化规则前件, 递推最小二乘法确定规则后件参数. 通过对两个典型非线性系统辨识, 仿真结果表明了该模型可以显著提高辨识精度, 且具有很好的泛化性能.
基于小波调制的连续系统模型辨识
2007/12/13
Abstract介绍了连续模型辨识的调制函数法，其于小波分析理论，提出构造多分辨小波调
制函数的新思路，设计了高斯小波调制函数.以二阶系统为例，研究了调制窗口参数与辨识
精度的关系,并以此得到调制函数参数的设计依据.典型算例表明本文算法的有效性.
基于子空间划分的模糊系统模型辨识
模糊系统
子空间划分
自适应辨识
2007/8/27
Abstract提出了基于子空间划分的模糊系统模型(SPFS),并给出一种针对SPSF的自适应模型辨识方法.应用遗传算法进行子空间划分方案的优化, 降低了最大子空间的辨识误差,从而得到优化的模型辨识结果.理论分析和仿真计算证明了该模型的有效性.所提出的模型有助于缓解规则数爆炸问题.