【摘 要】
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针对难以建立精确数学模型的复杂过程 ,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。首先按过程输出随输入变量变化的程度对输入变量论域进行划分 ,在此基础上确定
【机 构】
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清华大学计算机系,澳门大学科学与技术学院
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针对难以建立精确数学模型的复杂过程 ,提出一种基于过程输入输出数据变化关系的模糊建模方法。首先按过程输出随输入变量变化的程度对输入变量论域进行划分 ,在此基础上确定模糊模型的规则总数和前件参数 ;然后根据所建模糊模型可表示为一个前馈模糊神经网络 ,利用 BP学习算法求得过程模糊模型的后件参数。仿真例子验证了该模糊建模方法的有效性 ,同时表明所建模糊规则模型具有较好的泛化能力。
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