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非线性系统在线模糊建模的快速算法 被引量:14

FAST ALGORITHM OF ON LINE FUZZY MODELING FOR NONLINEAR SYSTEMS
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摘要 对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。 For dynamic systems with complex, ill conditioned, or nonlinear characteristics, the fuzzy model based on fuzzy sets is very useful to describe the properties of dynamic systems using fuzzy inference rules. Nonlinear system modeling using fuzzy method is discussed in this paper. First, the fuzzy space of input variables is partitioned by means of on line fuzzy competitive learning. Further, the parameters of the fuzzy model are identified by means of Kalman filtering algorithm. The simulation results demonstrate that the proposed method is practical and efficient.
机构地区 哈尔滨工业大学
出处 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期239-241,共3页 Acta Aeronautica et Astronautica Sinica
基金 国防科技预研基金
关键词 模糊竞争学习 在线辨识 非线性系统 建模 fuzzy competitive learning on line identification Kalman filtering algorithm nonlinear systems
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Wang Liang,IEEE Trans Syst Man Cybern,1996年,26卷,1期,100页 被引量:1
  • 2Chung Fulai,Neural Networks,1994年,3卷,7期,539页 被引量:1

同被引文献96

引证文献14

二级引证文献27

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