一种基于改进客观聚类分析的模糊辨识方法

摘要：

针对模糊辨识中采用迭代和人为决策法确定模糊规则数时易受噪声和人为因素的影响,而导致算法鲁棒性较差和计算量较高的问题,提出一种基于改进客观聚类分析的模糊辨识方法.首先引入并改进了客观聚类分析法,克服了迭代导致的规则数冗余,降低了人为因素对聚类结果的影响,从而减小了计算量并提高了鲁棒性;然后结合模糊聚类和稳态卡尔曼滤波法,分别辨识了前提和结论参数;最后通过Box-Jenkins仿真实例验证了所提方法的有效性.

关键词：模糊辨识、客观聚类分析、稳态卡尔曼滤波、模糊聚类

所属期刊栏目：24

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2004CB720703

在线出版日期：2009-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：13-17,22