基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识

被引：12

作者：

李合生

毛剑琴

代冀阳

机构：

[1] 北京航空航天大学第七研究室

来源：

自动化学报 | 2002年 / 04期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

模糊逻辑系统; 遗传算法; 矩阵编码; 参数辨识;

D O I：

10.16383/j.aas.2002.04.018

中图分类号：

TP273.4 [];

学科分类号：

摘要：

针对 Takagi- Sugeno模糊逻辑系统的隶属函数不具有自适应性且模糊规则数的确定带有很大的人为主观性 ,这里引入了一类广义 Takagi- Sugeno模糊逻辑系统 ;在模型实现上 ,以广义 Takagi- Sugeno模型为个体 ,采用简单、有效的矩阵编码方式 ,借助遗传算法得到一个次优的广义 Takagi- Sugeno模糊系统模型 ,该模型不仅能很好地逼近所要辨识的非线性系统 ,而且还具有较低的复杂度 .仿真结果表明了广义 Takagi- Sugeno模型及其参数辨识方法的正确性和有效性 .

引用

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