An Algorithm of Parameter Optimization for Generalized T-S Model Based on Genetic Algorithm

机译：基于遗传算法的广义T-S模型参数优化算法

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In this paper, an algorithm of parameter optimization for generalized Takagi-Sugeno (T-S) model is proposed. The structure of generalized T-S model, which is of lower complexity of model and higher precision, is obtained by using genetic algorithm (GA). For searching the optimal parameters of generalized T-S model, the matrix coding is adopted. The solution of numerical simulation shows that this new method is effective.

机译：提出了广义Takagi-Sugeno（T-S）模型的参数优化算法。利用遗传算法获得了通用的T-S模型结构，具有较低的模型复杂度和较高的精度。为了搜索广义TS模型的最优参数，采用矩阵编码。数值仿真结果表明，该方法是有效的。

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来源
《International conferences on info-tech and info-net;ICII 2001-Beijing》|2001年|p.136-141|共6页
会议地点
作者
Li He-Sheng; Mao Jian-Qin; Dai Ji-Yang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
fuzzy logical system; genetic algorithm (GA); matrix coding; parameter identification;

机译：模糊逻辑系统遗传算法矩阵编码参数辨识;

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