基于模糊模型的结构和参数的一体化辨识

摘要

基于模糊集合的模糊建模描述复杂、病态、非线性系统的特性是一种有效方法.文中讨论了从样本数据中通过正交变换和模糊聚类获取模糊规则的方法.利用正交最小二乘对模糊聚类的结果进行变换,采用CGS(Classical Gram-Schmidt)方法确定对建模贡献大的规则,删除对建模贡献小的规则,并对模型中的参数进行估计,能够同时对模糊模型的结构和参数进行辨识.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.