一种基于模糊规则融合的模糊建模方法及其应用
<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>为了有效地利用经验知识, 弥补训练数据覆盖范围不足的问题, 提出一种将经验知识以TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 型模糊规则引入模糊模型的建模方法. 在结构辨识中, 提出了模糊规则融合方法, 用以确定初始模糊规则. 在参数辨识中, 改进了原梯度下降方法中的目标函数, 并引入了经验知识准确性评价参数, 用以平衡样本数据和经验知识对模型的影响. 数值仿真和工程实例应用结果表明, 所提出的方法可以有效地利用经验知识和样本数据, 使预报结果更可靠、更精确.. </body></html>
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