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结构辨识和参数优化协同学习的概率TSK模糊系统OA北大核心CSCDCSTPCD

Probabilistic TSK Fuzzy System in the Simultaneous Learning of Structure Identification and Parameter Optimization

中文摘要

传统Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统的结构辨识和参数优化往往分阶段进行,同时模糊规则数需要预先设定,因此TSK模糊系统的逼近性能和解释性往往不理想.针对此问题,提出了一种结构辨识和参数优化协同学习的概率TSK模糊系统(Probabilistic TSK fuzzy system,PTSK).首先,PTSK使用概率模型表示模糊回归系统,将结构辨识和参数优化作为一个整体来考虑.其次,PTSK不借助于专家经验,使用粒子滤波方法对规…查看全部>>

顾晓清;倪彤光;张聪;戴臣超;王洪元

常州大学信息科学与工程学院 常州213164常州大学信息科学与工程学院 常州213164常州大学信息科学与工程学院 常州213164常州大学信息科学与工程学院 常州213164常州大学信息科学与工程学院 常州213164

Takagi-Sugeno-Kang模糊系统概率模型回归粒子滤波

《自动化学报》 2021 (2)

智能视频监控中行人轨迹发现关键技术研究

349-362,14

国家自然科学基金(61806026,61572085),江苏省自然科学基金(BK20180956),江苏省教育科学"十三五"规划2018年度课题(B-a/2018/01/41)资助

10.16383/j.aas.c180298