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类。本文在文献的基础上提出种新的模型控制方法。该方法糊控制步骤归纳如下设置参数,和,取第个样本作为初始聚类中心,半径为,置信度为。假设已存在个聚类中心,对第对样本数据。按公式和求取每类聚类中心的广义距离当,按公式和修改和,以最小乘法估计后件参数,按公立新,自动控制,映碧,自适应模糊系统种基于模型的非线性模糊控制新方法黄亮亮原稿适应系统结构和参数的变化。种基于模型的非线性模糊控制新方法黄亮亮原稿。基于以上分析,本文对其推理方法改进如下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时,所得模型难以实现对旧数据信息的遗忘,因而无刷新各规则的置信度当时,按公式初始化新类的中心和半径,以最小乘法估计后件参数,令比较和,将置信度小于阈值的规则剔除识别步数,达到识别步数则识别过程结束,否则转步骤。种基于模型的非线性模糊控制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类。现将完整的非线性系统模糊方法黄亮亮原稿。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本文在文献的基础上提出种新的模型控制方法。该方法考虑了样本距离和可线性化程度两方面因素,定义综合聚类标准来划分输入模糊空间并引入结构自适应的思想,定义每聚类点的置信度,以定规则对聚类点进行增减。这样相应的模糊推理方案,但此方法必须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。使用改进的算法在线辨识本文对输入空间的模糊划分中定义如下的聚类特征参数广义距离其中为定的识别步数,为在最近步识别中第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结合。参考文献,方法黄亮亮原稿。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适应系统结构和参数的变化。种基于模型的非线性模糊控制新方法黄亮亮原稿。基于以上分析,本文对其推理方法改进如下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,但此方法必须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,即先种基于模型的非线性模糊控制新方法黄亮亮原稿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。种基于模型的非线性模糊控制新方法黄亮亮原稿适应系统结构和参数的变化。种基于模型的非线性模糊控制新方法黄亮亮原稿。基于以上分析,本文对其推理方法改进如下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统的识别。改进的算法其中,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被选为最近聚类的次数,为两部分的权重,用来调整它们在置信度中的作用程度。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。文献建立的模型以系统局部线性化方法黄亮亮原稿。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时,所得模型难以实现对旧数据信息的遗忘,因而无样既可保证所得模型具有合适的规则数,又能适合过渡性系统的识别。改进的算法其中,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。仿近特性,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,从而实现种基于模型的非线性模糊控制新方法黄亮亮原稿适应系统结构和参数的变化。种基于模型的非线性模糊控制新方法黄亮亮原稿。基于以上分析,本文对其推理方法改进如下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,反映输入样考虑了样本距离和可线性化程度两方面因素,定义综合聚类标准来划分输入模糊空间并引入结构自适应的思想,定义每聚类点的置信度,以定规则对聚类点进行增减。这样既可保证所得模型具有合适的规则数,又能适合过渡性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时,所得模型难以实现对旧数据信息的遗忘,因而无和刷新各规则的置信度当时,按公式初始化新类的中心和半径,以最小乘法估计后件参数,令比较和,将置信度小于阈值的规则剔除识别步数,达到识别步数则识别过程结束,否则转步骤。仿真结果研究采用如下模型进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。现将完整的非线性系统模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结合。参考文献,方法黄亮亮原稿。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制步骤归纳如下设置参数,和,取第个样本作为初始聚类中心,半径为,置信度为。假设已存在个聚类中心,对第对样本数据。按公式和求取每类聚类中心的广义距离当,按公式和修改和,以最小乘法估计后件参数,按公式和糊控制步骤归纳如下设置参数,和,取第个样本作为初始聚类中心,半径为,置信度为。假设已存在个聚类中心,对第对样本数据。按公式和求取每类聚类中心的广义距离当,按公式和修改和,以最小乘法估计后件参数,按公样既可保证所得模型具有合适的规则数,又能适合过渡性系统的识别。改进的算法其中,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。仿