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一种T-S型动态模糊推理模型的建模算法研究
引用本文:张烃,聂作先,刘建成. 一种T-S型动态模糊推理模型的建模算法研究[J]. 微电子学与计算机, 2006, 23(5): 214-216
作者姓名:张烃  聂作先  刘建成
作者单位:1. 中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075
2. 中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075;福建工程学院计算机系,福建,福州,350014
基金项目:福建省教育厅科研项目;浙江省湖州市自然科学基金
摘    要:以一种进化聚类算法(ECM)为基础,提出了一种新的T-S型动态模糊推理模型的建模算法.以往许多神经模糊模型都不适用于自适应在线学习,而文章模型能够实时地调整模糊规则库及规则参数,具有较强的在线学习能力.仿真结果表明,该方法是有效的.

关 键 词:进化聚类算法  T-S模糊模型  模糊规则  在线学习
文章编号:1000-7180(2006)05-003
收稿时间:2005-07-28
修稿时间:2005-07-28

A Modeling Approach Research of T-S Type Dynamic Fuzzy Inference Model
ZHANG Ting,NIE Zuo-xian,LIU Jian-cheng. A Modeling Approach Research of T-S Type Dynamic Fuzzy Inference Model[J]. Microelectronics & Computer, 2006, 23(5): 214-216
Authors:ZHANG Ting  NIE Zuo-xian  LIU Jian-cheng
Affiliation:1 School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410075 China; 2 Department of Computer Science, Fujian University of Technology, Fuzhou 350014 China
Abstract:On the basis of a evolving clustering method(ECM), a new modeling approach of T-S type dynamic fuzzy inference model is proposed. In the past, several neuro-fuzzy models are not suitable for adaptive on-line learning, but the model proposed here can real-time adjust the fuzzy rule base and rule parameters, so it has powerful ability of on-line learning. The results of simulation demonstrate the effectiveness of the proposed modeling approach.
Keywords:Evolving clustering method   T-S fuzzy model   Fuzzy rule   On-line learning
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