论文研究-基于TS模型的模糊系统辨识方法综述.pdf

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文件名称：论文研究-基于TS模型的模糊系统辨识方法综述.pdf
文件大小：261KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 17:05:49
模糊系统,系统辨识,结构辨识,参数辨识,TS模型 模糊模型设计方法归结为两种，即语义驱动和数据驱动。数据驱动模型具有更好的性能，是目前研究的热点。模糊系统辨识是数据驱动下模糊系统建模的重要手段，辨识的优良直接影响系统建模的精度。模糊系统辨识可以分为两部分进行认识，即模糊系统结构辨识和参数辨识。回顾了近年来模糊系统辨识的理论和方法，如subtractive聚类、多分辨率自适应空间分解、SVM、核函数法、粒子群算法和并行遗传算法等。对各种算法原理、特点进行了介绍，对模糊系统辨识的发展进行了展望。