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题名使用新混合模糊聚类算法的模糊系统建模方法
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作者
周頔
孙俊
盛歆漪
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机构
江南大学数字媒体学院数字媒体技术系
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第12期16-20,53,共6页
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基金
江苏省自然科学基金(No.SBK201341929)
江南大学自主科研基金(No.1232050205120960)
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文摘
为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO:采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数——隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,ANFIS-HC-QPSO算法与传统算法相比,能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。
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关键词
模糊系统
自适应模糊推理系统(ANFIS)
混合聚类
具有量子行为的粒子群算法(qpso)
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Keywords
fuzzy system
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System （ANFIS）
hybrid clustering
quantum behaved particleswarm optimization algorithm （qpso）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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