基于连续域蚁群改进算法的T-S模型辨识OA
Identification of T-S fuzzy model based on improved ACS in continuous space
针对一些带复杂参数辨识性能指标的模糊建模无法采用经典辨识方法解决的情况,提出了采用改进连续域蚁群算法进行T-S模型辨识的方法.该方法利用蚁群算法无需具体数学模型的特点,解决了模糊模型辨识中辨识指标表达式过于复杂甚至非解析所带来的难题,从而实现了T-S模型前提部和结论部参数的一次性辨识.仿真研究表明,利用文中辨识方法得到的模糊模型能够很好的逼近真实系统,并且对初始条件和输入信号不敏感,具有鲁棒性.
张浩;彭晓华;孟宇
辽宁工程技术大学,电气与控制工程学院,辽宁,葫芦岛,125105辽宁工程技术大学,理学院,辽宁,阜新,123000辽宁工程技术大学,电气与控制工程学院,辽宁,葫芦岛,125105
计算机与自动化
T-S模型连续域蚁群算法系统辨识
《黑龙江科技学院学报》 2007 (1)
74-78,5
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