模糊辨识

作品数：187被引量：657H指数：12
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考虑重要输入变量选择的非线性系统模糊辨识被引量：3
《控制理论与应用》2021年第9期1381-1392,共12页刘福才 吕金凤 任亚雪 
载人航天领域预研项目(2016040301);河北省自然科学基金项目(F2019203505)资助.
针对有数百个可能输入的复杂非线性动态系统模糊建模问题,本文提出一种新的考虑重要输入变量选择的模糊辨识方法.首先采用两阶段模糊曲线方法(TSFC)从大量可选择的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重,根据输入变量指标快...
关键词：模糊系统 输入变量选择 Takagi-Sugeno(T–S)模型 模糊聚类(FCM)算法 Gaussian函数 气动加载系统 
基于改进模糊C回归聚类的水轮发电机组的模糊辨识被引量：1
《中国农村水利水电》2021年第9期147-152,共6页罗红俊 马龙 张官祥 魏春阳 陈绪鹏 金学铭 李超顺 
国家自然科学基金面上项目“融合深度学习的水电机组故障知识图谱构建与不确定推理”(51879111)。
针对水轮发电机组精确建模的难题,提出了一种基于改进模糊C回归聚类的T-S模糊模型辨识方法。考虑到样本输出值与聚类超平面输出之间的误差值指标的重要性,对于模糊C回归聚类算法进行了改进。该算法将误差值的倒数赋给对应的样本隶属度,...
关键词：水轮发电机组 系统辨识 T-S模糊模型 模糊C回归聚类 超平面型隶属度函数 带遗忘因子的递推最小二乘法 
基于T-S模型的混凝土坝变形缺失信息填补方法
《水利水电技术（中英文）》2021年第7期95-102,共8页范博伟 张怡雯 邵晨飞 胡雅婷 
国家自然科学基金重点项目(51739003);国家重点研发计划(2018YFC0407104);国家重点实验室基本科研业务费(20195025912)。
针对混凝土坝变形监测信息缺失的问题,依据同类测点空间变形上的关联性,提出了T-S模型填补方法。即:首先建立以邻近相关测点变形信息为输入、缺失测点变形信息为输出的T-S模糊模型;然后运用CFSFDP-FCM聚类算法进行模型前件辨识;最后基...
关键词：变形数据填补 T-S模糊模型 模糊辨识 CFSFDP-FCM聚类 交替优化策略 
基于自适应粒子群算法的非线性系统模糊辨识被引量：6
《现代电子技术》2021年第10期176-180,共5页周怀芳 王宏伟 张子建 
国家自然科学基金资助项目(61863034)。
针对传统方法的非线性系统模糊辨识精准度较低,且辨识速度较慢的问题,该文提出一种基于自适应粒子群算法的非线性系统模糊辨识方法。通过非线性系统模型原理,估计实质模型参数,从而将问题转换成非线性函数优化,获得模型参数估计值。引...
关键词：非线性系统 模糊辨识 自适应粒子群算法 模型辨识 估计值获取 仿真实验 
风机盘管系统最不利热力环路相平面模糊辨识
《哈尔滨工业大学学报》2020年第12期192-200,共9页陈婷婷 赵天怡 张吉礼 
国家重点研发计划项目(2017YFC0704100)。
为实现以最不利热力环路的末端支路压差作为控制参考量的变压差设定值优化控制方法,提出了最不利热力环路相平面模糊辨识方法并进行了试验验证.针对风机盘管变流量空调水系统,以空调房间热平衡方程为基础,建立了末端能量供需差值与室温...
关键词：空调冷冻水系统 风机盘管 最不利热力环路 相平面轨迹特征 模糊模式识别 
连续搅拌反应釜的自适应模糊辨识与预测控制被引量：6
《科学技术与工程》2020年第20期8268-8275,共8页许娣 高钰凯 佃松宜 
化工领域为保证生产安全,对温度、压强、浓度等工艺指标有严格的要求。连续搅拌反应釜属于典型的化工设备,存在较强的非线性和时滞性,传统的建模与控制方法无法满足其精度要求。针对连续搅拌反应釜系统提出一种自适应模糊辨识与预测控...
关键词：连续搅拌反应釜(CSTR) 模糊辨识 T-S模糊模型 自适应模糊广义预测控制 
基于智能预测的反应堆功率调节研究被引量：1
《核动力工程》2019年第4期166-171,共6页赵梦薇 陈智 廖龙涛 李羿良 黄轲 
针对比例-积分(PI)控制需进一步提高控制性能的需求,采用单步预测控制方案结合在线T-S模糊辨识和粒子群优化算法设计反应堆功率控制器。该控制器在不同工况下的仿真结果表明,预测控制在调节响应速度、超调量等指标上效果优于原先采用的P...
关键词：预测控制 反应堆 功率调节 模糊辨识 粒子群算法 
基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选择被引量：8
《模式识别与人工智能》2019年第8期709-717,共9页姚二亮 李德玉 李艳红 白鹤翔 张超 
国家自然科学基金项目(No.61672331,61573231,61432011,61806116);山西省重点研发计划项目(No.201803D42102);山西省自然科学基金项目(No.201701D121055,201801D221175);山西省高等学校科技创新项目(No.201802014);山西省高等学校优秀成果培育项目(2019SK036);山西省高等学校青年科研人员培育计划资助~~
已有的基于模糊粗糙集的多标记特征选择算法多从单一的样本空间刻画属性区分能力,忽视属性对标记的区分能力.基于这一认识,文中同时从样本和标记两个空间出发,提出基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选择算法.首先,基于模糊辨识关系分...
关键词：多标记学习 特征选择 模糊粗糙集 模糊辨识关系 
基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法被引量：4
《控制工程》2019年第6期1068-1073,共6页王娜 胡超芳 
微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学)开放基金资助(MOMST2016-4)
为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法。首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统计算中人为预设聚类初始参数的主观性,并提高了聚类效率,其...
关键词：最近邻 聚类初始化 模糊聚类 T-S模糊辨识 
基于改进PSO和FCM的模糊辨识被引量：4
《智能系统学报》2019年第2期378-384,共7页刘楠 刘福才 孟爱文 
河北省自然科学基金项目(2015203362)
为了提高T-S模糊模型的辨识精度和效率,本文提出了一种改进的粒子群算法和模糊C均值聚类算法相结合的模糊辨识新方法。在该方法中,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出了一种粒子群局部搜索和全局搜索动态...
关键词：模糊辨识 非线性系统 模糊C均值聚类算法 T-S模型 智能算法 粒子群算法 Box-Jenkins数据辨识 全局优化 
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