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A Novel Identification Method for Generalized T-S Fuzzy Systems

机译：广义TS模糊系统的一种新的辨识方法

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摘要

In order to approximate any nonlinear system, not just affine nonlinear systems, generalized T-S fuzzy systems, where the control variables and the state variables, are all premise variables are introduced in the paper. Firstly, fuzzy spaces and rules were determined by using ant colony algorithm. Secondly, the state-space model parameters are identified by using genetic algorithm. The simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
机译：为了近似任何非线性系统，不仅引入仿射非线性系统，还引入了广义T-S模糊系统，其中控制变量和状态变量都是前提变量。首先，利用蚁群算法确定模糊空间和规则。其次，利用遗传算法确定状态空间模型参数。仿真结果表明了该算法的有效性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2012年第10期|893807.1-893807.12|共12页
  • 作者

    Ling Huang; Kai Wang; Peng Shi; Hamid Reza Karimi;

  • 作者单位

    School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China;

    School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China;

    School of Automation, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080, China,Department of Computing and Mathematical Sciences, University of Glamorgan, Pontypridd CF37 1DL, UK,School of Engineering and Science, Victoria University, Melbourne, VIC 8001, Australia;

    Departmen t of Engineering, Faculty of Engineering and Science, University of Agder, 4898 Grimstad, Norway;

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