标题:一种基于聚类的超闭球模糊神经网络
作者:李慧[1,2];张庆范[1];段培永[3];汪明[3]
作者机构:[李慧;张庆范]山东大学控制科学与工程学院,济南250061,中国.;[李慧]山东建筑大学热能工程学院,济南250101,中国.;[段培永;汪明]山东建筑大学信息与电气工程学院,济 更多
通讯作者:Li, H
来源:控制与决策
出版年:2011
卷:26
期:12
页码:1803-1807
关键词:数据;非线性系统;模糊;聚类;多输入多输出;
摘要:针对一类不确定非线性多输入多输出复杂系统,根据系统的输入输出数据对,提出一种基于聚类的超闭球模糊神经网络系统.该系统通过改进的模糊聚类方法(FCM)确定模糊规则数,采用高维隶属度函数取代常规的单维隶属度函数,并对隶属度函数中心值和隶属度函数参数采用一步通过算法,所提方法可降低系统的模糊规则数,简化网络计算.此外,当系统的输入输出发生变化时,可实现模糊规则库的在线修改.仿真实例验证了所提方法的有效性.
收录类别:EI;SCOPUS
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84855462384&partnerID=40&md5=626423a93739ab6e05e4ee3e0d780223
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