采用改进PSO的非线性系统T-S模糊模型辩识

摘要：

提出了一种新的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法.采用自适应模糊C均值聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,用改进的粒子群优化(PSO)算法来辩识模糊模型的结论参数以获得系统参数的最优估计.仿真结果表明该方法是有效的.

关键词：T-S模糊模型、自适应模糊聚类、粒子群优化、系统辨识

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：上海市教委资助项目04FA02;上海市重点学科建设项目T0602

在线出版日期：2006-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：46-49