基于正交最小二乘和UD分解的模糊建模方法

摘要

通过改进模糊聚类方法确定模糊模型的前件结构,并对模糊推理关系矩阵进行正交最小二乘估计。通过分析正交向量在模型中贡献的大小确定聚类规则的有效性,然后采用基于UD分解的最小二乘确定模糊模型的后件参数,实现模糊模型的结构和参数的优化。该方法巳成功地应用于Box-Jenkins煤气炉的数据系统建模。