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| 一种基于数据驱动的系统建模方法 | |
| 引用本文： | 邵克勇,韩巍,范欣,刘远红.一种基于数据驱动的系统建模方法[J].长江大学学报,2010,7(1):63-67. |
| 作者姓名： | 邵克勇 韩巍 范欣 刘远红 |
| 作者单位： | 大庆石油学院电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318;大庆石油学院电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318;大庆石油学院电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318;大庆石油学院电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318 |
| 基金项目： | 高等学校青年学术骨干技术支持计划项目 |
| 摘 要： | 提出了一种基于数据驱动的系统建模方法,采用减法聚类和模糊C-均值聚类相结合的模糊聚类算法进行前件RBF网络辨识,自适应地获得精确的聚类个数和隶属度参数;用BP算法训练后件网络的权值,从而仅利用输入输出数据,就建立了T-S模糊神经网络模型,在该过程中充分利用了BP神经网络和RBF神经网络的优点。最后用该模型对一个非线性系统进行辨识,用MATLAB进行仿真,结果表明,该方法具有可行性。 |
| 关 键 词： | T-S模型 BP网络 RBF网络 模糊C-均值聚类 |
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