基于似非线性模糊模型的复杂系统模糊辨识

摘要

cqvip:针对一阶Takagi－Sugeno[以下简称T－S]到模型辨识复杂系统的困难，本文提出了一种新的拟非线性模糊模型．即在一阶T－S模型的基础上，再进行一次非线性映射．这种模糊模型不仅具有较高的辨识精度，而且具有良好的泛化功能．运用改进的FCM（FuzzyC－Means）模糊聚类方法，辨识该模糊模型的结构，与以往的方法比较，极大地简化了结构辨识的复杂性．仿真结果进一步说明了该方法的有效性．