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A novel identification method for generalized T-S fuzzy systems

机译:一种新的广义T-s模糊系统辨识方法

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摘要

In order to approximate any nonlinear system, not just affine nonlinear systems, generalized T-S fuzzy systems, where the control variables and the state variables, are all premise variables are introduced in the paper. Firstly, fuzzy spaces and rules were determined by using ant colony algorithm. Secondly, the state-space model parameters are identified by using genetic algorithm. The simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm
机译:为了近似任何非线性系统,不仅引入仿射非线性系统,还引入了广义T-S模糊系统,其中控制变量和状态变量都是前提变量。首先,利用蚁群算法确定模糊空间和规则。其次,利用遗传算法确定状态空间模型参数。仿真结果表明了该算法的有效性。

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