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Tanmoy大坝;阿洛克·坎蒂（Alok Kanti Deb）

一种基于聚类算法的TS模糊模型用于跟踪动态系统数据。 （英语） Zbl 1395.93322号

J.富兰克林研究所。 354，第13号，5617-5645（2017）.
摘要：本文提出了一种基于最优模糊划分的Takagi-Sugeno模糊模型（TSFM），其中提出了一个新的聚类算法，称为改进的模糊C回归模型（MFCRM）。考虑到输入数据的几何结构和输入输出数据之间的线性函数关系，建立了MFCRM算法的目标函数。MFCRM划分数据空间以创建模糊子空间（规则）。为了检测给定数据集中正确数量的规则（子空间），开发了一种新的验证准则。得到的模糊划分用于建立模糊结构和识别前提参数。一旦确定了正确数量的规则和前提参数，然后用正交最小二乘法（OLS）识别出后续参数。在合成数据集上对聚类验证指数进行了测试。基于MFCRM的TSFM的有效性已在锅炉-汽轮机系统、Mackey-Glass时间序列数据和Box-Jenkins模型等基准示例上得到验证。模型性能也通过高维数据进行了验证，如汽车MPG数据和波士顿住房数据。

引用于三文件

MSC公司：

93立方厘米 模糊控制/观测系统
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
93B15号机组 从输入输出数据实现
93立方厘米 控制理论中的应用模型
93A30型 系统数学建模（MSC2010）
93-04 系统和控制理论相关问题的软件、源代码等

关键词：

TS模糊模型;聚类算法;跟踪动态系统数据

软件：

备用FIS
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Dam}和\textit{A.K.Deb}，J.Franklin Inst.354，No.13，5617--5645（2017；Zbl 1395.93322）
全文： 内政部

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