基于聚类和SVD算法的解释性模糊建模方法

摘要：

提出了一种基于减法聚类算法构造解释性模糊模型的方法.首先指出模糊模型解释性的重要地位,分析影响解释性的主要因素;然后利用减法聚类算法辨识初始模糊模型,SVD算法和集合非冗余度约简初始模糊模型,从而提高其解释性;最后采用约束优化算法整体优化模型,提高其精度.PH值中和过程的模糊建模验证了该方法的有效性.

关键词：模糊建模、解释性、减法聚类、奇异值分解、集合相似性测度

所属期刊栏目：42

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2006-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：58-61,76