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自学习模糊建模方法及其在EEG时间序列预测上的应用

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本文提出了一种基于TSK模型的自学习模糊系统设计方法。基于I/O训练数据，该模糊系统采用稳态Kalman滤波器优化模糊规则的后件参数，采用监督高斯学习规则优化输入模糊集隶属函数的参数。在自发脑电(EEG)信号预测上的应用表明了方法的有效性。

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来源
《第27届中国控制会议》|2008年|218-221|共4页
会议地点昆明
作者
张建华; 王行愚;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动控制理论;信号分析;
关键词
自学习模糊建模法; 混合学习算法; 信号分析; 时间序列预测;

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