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基于随机采样模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识

Random Sampling Fuzzy c-means Clustering and Kalman Filtering Based Fuzzy Identification

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【作者】 刘福才； 路平立； 裴润；

【Author】 LIU Fu-cai1,LU Ping-li1,PEI Run2 (1.Department of Automation of Electrical Engineering Institute, Yanshan University, Qin-Huangdao, 066004, China) (2.Department of Control Science & Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, China)

【机构】 燕山大学电气工程学院自动化系； 哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系 秦皇岛066004； 秦皇岛066004； 哈尔滨150001；

【摘要】 提出一种新的基于模糊聚类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识算法 .该方法是基于快速模糊聚类 ,计算给定样本在各类中的隶属度 ,并利用卡尔曼滤波方法辨识模糊模型的结论参数 .整个辨识过程与一般的模糊聚类方法 [1 ]相比 ,需要的 CPU时间大大缩短 .最后通过仿真实例验证了该方法的有效性 .

【Abstract】 A method of fuzzy identification based on fuzzy clustering and Kalman filtering is proposed. The membership degree of each given pattern is calculated by fast fuzzy clustering algorithm. Kalman filtering can be used to identify the consequent parameters. The CPU time has slowed down sharply compared with the common fuzzy clustering method \ . Finally, the effectiveness of this method is demonstrated by the simulation result.

【关键词】 模糊辨识； 模糊聚类； 卡尔曼滤波； 模糊模型；
【Key words】 fuzzy identification； fuzzy clustering； kalman filtering； fuzzy model；
  • 【文献出处】 数学的实践与认识 ,Mathematics In Practice and Theory , 编辑部邮箱 ,2003年03期
  • 【分类号】O159
  • 【被引频次】6
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