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Fuzzy Model Validation Using The Local Statistical Approach

机译:使用局部统计方法的模糊模型验证

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摘要

The local statistical approach for fault detection and isolation is applied to fuzzy models validation. The method detects the inconsistencies between a fuzzy rule base and the modelled system. It can also identify which are the faulty parameters of the fuzzy model. The Fisher information matrix explains the detectability of changes in the parameters of the fuzzy model. Simulation tests illustrate the method's credibility.
机译:故障检测和隔离的局部统计方法应用于模糊模型验证。该方法检测模糊规则库与建模系统之间的不一致。它还可以识别出哪些是模糊模型的错误参数。 Fisher信息矩阵解释了模糊模型参数变化的可检测性。仿真测试证明了该方法的可靠性。

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