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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications >Experimental results of evolving Takagi—Sugeno fuzzy models for a nonlinear benchmark
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Experimental results of evolving Takagi—Sugeno fuzzy models for a nonlinear benchmark

机译：非线性基准发展Takagi-Sugeno模糊模型的实验结果

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The paper offers evolving Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy models for a nonlinear benchmark represented by the pendulum-crane system and focused on the dynamics of pendulum angular position behavior. The rule bases and parameters of T-S fuzzy models are continuously evolved by an online identification algorithm in terms of computing the potentials of new data points. Accepting the pendulum angle as model output, two T-S fuzzy models are derived, viz. with a single input and with three inputs. The experimental results are obtained for a pendulum-crane laboratory equipment system and they show the performance of the proposed evolving T-S fuzzy models.
机译：本文提供了由摆锤系统表示的非线性基准的不断发展的Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型，并专注于摆锤角位置行为的动态。 在计算新数据点的潜力方面，通过在线识别算法连续演化T-S模糊模型的规则基础和参数。 接受摆角作为模型输出，推导出两个T-S模糊模型，VIZ。 使用单个输入和三个输入。 实验结果用于摆锤起重机实验室设备系统，它们展示了提出的演化T-S模糊模型的性能。

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