基于猫群算法的模糊建模

曹满婷; 刘楠; 李晓苗

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基于猫群算法的模糊建模

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为了提高T-S模型建模的辨识精度,提出了一种基于弹簧振子模型的猫群算法和递推最小二乘算法结合的模糊建模新方法。T-S模型分为前提部分和结论部分。前提部分采用中心和宽度都不确定的高斯型隶属函数,并且针对猫群算法存在的不足,进行了改进和创新,改进的猫群算法结合了弹簧振子模型的思想,并且继承了猫群算法耗时少,寻优效果好的优点,然后采用改进的猫群算法优化高斯型隶属函数的参数;结论部分采用递推最小二乘算法计算结论参数,这样达到了对模型的全局优化,显著提高了模型的辨识精度。最后针对基准函数和非线性系统进行建模仿真,仿真结果表明了该方法的有效性和优越性。

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来源
《控制工程》 |2018年第6期|1127-1133|共7页
作者
曹满婷; 刘楠; 李晓苗;
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作者单位

燕山大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP273.4;
关键词
非线性系统; T-S模型; 猫群算法; 递推最小二乘算法;

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