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基于减法聚类的模糊神经网络在水处理过程建模中的应用  
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【会议录名称】 第二十七届中国控制会议论文集 , 2008 年
Proceedings of the 27th Chinese Control Conference
【作者】 王莉; 沈捷;
【英文论文作者】 Wang Li 1; 2; Shen Jie 1 1.College of Automation; Nanjing University of Technology; Nanjing 210009; P.R.China 2.School of Engineering and Management; Nanjing University; Nanjing 210093; P.R.China;
【作者单位】 南京工业大学自动化学院; 南京大学工程管理学院;
【会议名称】 第二十七届中国控制会议
【英文会议名称】 The 27th Chinese Control Conference
【会议地点】 中国云南昆明
【主办单位】 中国自动化学会控制理论专业委员会(Technical Committee on Control Theory,Chinese Association of Automation)
【学会名称】 中国自动化学会控制理论专业委员会
【主编】 程代展、李川
【关键词】 减法聚类; 水处理; 混合学习算法; T-S模糊模型;
【英文论文关键词】 Subtractive Clustering; Water Treatment; Hybrid Study Algorithm; T-S Fuzzy Model;
【论文摘要】 水处理过程具有非线性、时变和大滞后的特性,经典的方法很难建立其精确的数学模型,因此本文提出了采用基于减法聚类的T-S模糊模型建立水处理模型的新方法。该方法通过减法聚类对输入空间进行划分,根据聚类结果确定模糊模型的前件参数初始值以及模糊规则;并用改进的混合BP和最小二乘学习算法对前件和后件参数进行优化。最后,将本文提出的方法用于建立水处理过程的模型,仿真实验的结果表明该方法具有精度较高、收敛快、计算速度快的优点。
【英文论文摘要】 Because of nonlinear,time-varying and time-delaying property,it's difficult to model water treatment process by traditional method,so a Takagi-Sugeno fuzzy model based on subtractive clustering algorithm is proposed in this paper.Firstly,subtractive clustering is used to partition the input space and to determine the initial values of premise parameters and fuzzy rules.Moreover,an improved hybrid study algorithm consisting of a back propagation algorithm and least square algorithm is implemented to optimize...
【更新日期】 2012-01-11

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