力对于相同的输入,得到基于上述模糊模型的输出,与原模意个输入将有两种情况至少属于个超球空间,即存在,使得不属于任何超球空间,即超球空间的并集没有覆盖整个输入空间。对于情况,文献定义了相应的规则隶属度及自适应模糊推理法,当新样本不属于已有规则的输入区域时,采用扩大划分区域的办法进行模糊推理,算法复杂,样本距离中的最小值,时,则认为样本属于第类。调整该类中心向移动,并使该类超球空间包含样本,按下式修改该类的中及半径。,并以最小乘法求取模型后件参数。当时,建立新的聚类,并设其中心和半径为,其中是各聚类半径的初值,可设定为较小的正数。然后以最小乘法求取考虑调整划分区域的大小来包含该新样本,从而简化了推理过程。种基于模型的非线性模糊控制新方法原稿。,其中,是系统的输入,是第条规则对应的输入划分区域中心,为相应的区域半径,是第条规则的后件参数,是规则的输出,表示模糊规则个种基于模型的非线性模糊控制新方法原稿值。可以考虑种新算法,就是在基于模糊规则的情况下,算法采用种能够减小误差提高精度的方法。方面,可以先采用组采样数据,根据文献提出的模糊规则的在线学习算法,先确定模糊规则,如规则条数聚类中心及相应的聚类半径,从而得到个粗略的模糊模型,再与种更有效的方法对现有规则的修改,而不允许由此产生新的规则,这样势必影响识别的精度。对于有过渡性的系统,也会因此忽略了新样本所携带的系统信息,处理方法并不合理。基于以上分析,本文对其推理方法改进如下其中,为输入数据向量与规则前提条件的符合程度,即规则对应超球的隶属度图模型与原模型输出对比结论和进步研究设想聚类半径的初值,在非线性研究中,初值的选取很重要,在本方法研究中,初值选取的合适的话,控制就会得到很好的精度。另外,参数的选取对识别的精度也有很大的影响。在以后的研究中可以通过些智能算法如专家系统等选择合理的参,立新,自动控制,映碧,自适应模糊系统与控制设计与稳定性分析国防工业出版社,曾凡锋马润津,基于模糊似然函数的模糊辨识方法,控制与决策陈建勤,席裕庚,张钟俊,用模糊模型度也有很大的影响。在以后的研究中可以通过些智能算法如专家系统等选择合理的参数值。可以考虑种新算法,就是在基于模糊规则的情况下,算法采用种能够减小误差提高精度的方法。方面,可以先采用组采样数据,根据文献提出的模糊规则的在线学习算法,先确定模糊规则,如规线辨识非线性系统,自动化学报。对于情况,文献定义了相应的规则隶属度及自适应模糊推理法,当新样本不属于已有规则的输入区域时,采用扩大划分区域的办法进行模糊推理,算法复杂,推理结果只能保证定的准确性。另外,在新样本推理完成之后,新样本提供的信息只用于用最小乘法辨识参数由于数据生成时采用的是随机序列,所以每次程序的运行结果不尽相同,下面仅就其中次运行结果进行说明。由所辨识出的参数,得到如下个模糊模型其中的隶属函数如图所示图隶属度函数测试模型拟合能力对于相同的输入,得到基于上述模糊模型的输出,与原模预先设定规则的数目,因而限制了它的应用范围。在上述方法中,通常把模型的前件和后件分开识别,即先用模糊聚类的方法识别前件结构及参数,然后通过线性拟合或梯度算法得到后件参数。在识别过程中般要求预先指定规则数,且规则数在识别过程中不变。可见当系统具有过渡性制,映碧,自适应模糊系统与控制设计与稳定性分析国防工业出版社,曾凡锋马润津,基于模糊似然函数的模糊辨识方法,控制与决策陈建勤,席裕庚,张钟俊,用模糊模型在线辨识非线性系统,自动化学报。仿真结果研究采用如下模型进行仿真。数据生为灵敏参数,反映输入样本远离超球球心时隶属度降低的速度为系统输出。可见当新样本不属于任何规则超球时,由式给出的隶属度并不为零,而是根据与聚类中心距离衰减的个较小的值,对属于情况的新样本以现有系统信息近似推理得出。在由式计算新样本输出时,并不需要另线辨识非线性系统,自动化学报。对于情况,文献定义了相应的规则隶属度及自适应模糊推理法,当新样本不属于已有规则的输入区域时,采用扩大划分区域的办法进行模糊推理,算法复杂,推理结果只能保证定的准确性。另外,在新样本推理完成之后,新样本提供的信息只用于值。可以考虑种新算法,就是在基于模糊规则的情况下,算法采用种能够减小误差提高精度的方法。方面,可以先采用组采样数据,根据文献提出的模糊规则的在线学习算法,先确定模糊规则,如规则条数聚类中心及相应的聚类半径,从而得到个粗略的模糊模型,再与种更有效的方法不尽相同,下面仅就其中次运行结果进行说明。由所辨识出的参数,得到如下个模糊模型其中的隶属函数如图所示图隶属度函数测试模型拟合能力对于相同的输入,得到基于上述模糊模型的输出,与原模型输出波形对比如图,可以看出原模型输出波形与模型的输出波形趋势基本相同。种基于模型的非线性模糊控制新方法原稿时,所得模型难以实现对旧数据信息的遗忘,因而无法适应系统结构和参数的变化。仿真结果研究采用如下模型进行仿真。数据生成取内的随机序列,初始条件,计算。得到输入输出信号的波形如图图随机序列下输入输出信号波形聚类采用模糊聚类方法对输出序列以及输入序列进行聚值。可以考虑种新算法,就是在基于模糊规则的情况下,算法采用种能够减小误差提高精度的方法。方面,可以先采用组采样数据,根据文献提出的模糊规则的在线学习算法,先确定模糊规则,如规则条数聚类中心及相应的聚类半径,从而得到个粗略的模糊模型,再与种更有效的方法型以系统局部线性化为出发点,具有结构简单逼近能力强的特点,已成为模糊控制中的常用模型。文献利用模糊似然函数定义聚类标准对样本数据进行聚类,从而实现模糊模型的确立。文献则提出对该模型的改进方案,给出简化的模糊规则表示方法及相应的模糊推理方案,但此方法必改进如下其中,为输入数据向量与规则前提条件的符合程度,即规则对应超球的隶属度为灵敏参数,反映输入样本远离超球球心时隶属度降低的速度为系统输出。可见当新样本不属于任何规则超球时,由式给出的隶属度并不为零,而是根据与聚类中心距离衰减的个较小的值,对属成取内的随机序列,初始条件,计算。得到输入输出信号的波形如图图随机序列下输入输出信号波形聚类采用模糊聚类方法对输出序列以及输入序列进行聚类。在非线性系统的控制中,模糊系统表现出对非线性系统的良好逼近特性,因而模糊控制越来越受到人们的重视。文献建立的模线辨识非线性系统,自动化学报。对于情况,文献定义了相应的规则隶属度及自适应模糊推理法,当新样本不属于已有规则的输入区域时,采用扩大划分区域的办法进行模糊推理,算法复杂,推理结果只能保证定的准确性。另外,在新样本推理完成之后,新样本提供的信息只用于结合。参考文献,立新,自动图模型与原模型输出对比结论和进步研究设想聚类半径的初值,在非线性研究中,初值的选取很重要,在本方法研究中,初值选取的合适的话,控制就会得到很好的精度。另外,参数的选取对识别的精度也有很大的影响。在以后的研究中可以通过些智能算法如专家系统等选择合理的参模型输出波形对比如图,可以看出原模型输出波形与模型的输出波形趋势基本相同。图模型与原模型输出对比结论和进步研究设想聚类半径的初值,在非线性研究中,初值的选取很重要,在本方法研究中,初值选取的合适的话,控制就会得到很好的精度。另外,参数的选取对识别的精情况的新样本以现有系统信息近似推理得出。在由式计算新样本输出时,并不需要另外考虑调整划分区域的大小来包含该新样本,从而简化了推理过程。种基于模型的非线性模糊控制新方法原稿。用最小乘法辨识参数由于数据生成时采用的是随机序列,所以每次程序的运行结果种基于模型的非线性模糊控制新方法原稿值。可以考虑种新算法,就是在基于模糊规则的情况下,算法采用种能够减小误差提高精度的方法。方面,可以先采用组采样数据,根据文献提出的模糊规则的在线学习算法,先确定模糊规则,如规则条数聚类中心及相应的聚类半径,从而得到个粗略的模糊模型,再与种更有效的方法理结果只能保证定的准确性。另外,在新样本推理完成之后,新样本提供的信息只用于对现有规则的修改,而不允许由此产生新的规则,这样势必影响识别的精度。对于有过渡性的系统,也会因此忽略了新样本所携带的系统信息,处理方法并不合理。基于以上分析,本文对其推理方法图模型与原模型输出对比结论和进步研究设想聚类半径的初值,在非线性研究中,初值的选取很重要,在本方法研究中,初值选取的合适的话,控制就会得到很好的精度。另外,参数的选取对识别的精度也有很大的影响。在以后的研究中可以通过些智能算法如专家系统等选择合理的参模型后件参数。种基于模型的非线性模糊控制新方法原稿。,其中,是系统的输入,是第条规则对应的输入划分区域中心,为相应的区域半径,是第条规则的后件参数,是规则的输出,表示模糊规则个数。在对输入区域按各规则用超球划分之后,对任数。在对输入区域按各规则用超球划分之后,对任意个输入将有两种情况至少属于个超球空间,即存在,使得不属于任何超球空间,即超球空间的并集没有覆盖整个输入空间。在聚类过程中假设已存在个聚类中心,现考虑第个样本。首先求取该样本与各聚类中心的广义样本距离。设为灵敏参数,反映输入样本远离超球球心时隶属度降低的速度为系统输出。可见当新样本不属于任何规则超球时,由式给出的隶属度并不为零,而是根据与聚类中心距离衰减的个较小的值,对属于情况的新样本以现有系统信息近似推理得出。在由式计算新样本输出时,并不需要另线辨识非线性系统,自动化学报。对于情况,文献定义了相应的规则隶属度及自适应模糊推理法,当新样本不属于已有规则的输入区域时,采用扩大划分区域的办法进行模糊推理,算法复杂,推理结果只能保证定的准确性。另外,在新样本推理完成之后,新样本提供的信息只用于条数聚类中心及相