集美大学学报（自然科学版）
集美大學學報（自然科學版）
집미대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIMEI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2007年
1期
59-63
,共5页
自适应神经模糊建模%减法聚类%模糊关联规则
自適應神經模糊建模%減法聚類%模糊關聯規則
자괄응신경모호건모%감법취류%모호관련규칙
针对许多复杂系统的输入变量之间存在的相互关联,提出了一种基于聚类与模糊关联规则的神经模糊建模方法.这种方法采用基于聚类的模糊关联规则挖掘算法来进行输入变量的选择,之后,再采用基于减法聚类的神经模糊建模方法建模.最后,还将这种建模方法应用于实际建模问题,结果表明这种方法在保证模型精度符合建模要求的情况下,减少了模型输入个数,降低了建模的复杂程度.
針對許多複雜繫統的輸入變量之間存在的相互關聯,提齣瞭一種基于聚類與模糊關聯規則的神經模糊建模方法.這種方法採用基于聚類的模糊關聯規則挖掘算法來進行輸入變量的選擇,之後,再採用基于減法聚類的神經模糊建模方法建模.最後,還將這種建模方法應用于實際建模問題,結果錶明這種方法在保證模型精度符閤建模要求的情況下,減少瞭模型輸入箇數,降低瞭建模的複雜程度.
침대허다복잡계통적수입변량지간존재적상호관련,제출료일충기우취류여모호관련규칙적신경모호건모방법.저충방법채용기우취류적모호관련규칙알굴산법래진행수입변량적선택,지후,재채용기우감법취류적신경모호건모방법건모.최후,환장저충건모방법응용우실제건모문제,결과표명저충방법재보증모형정도부합건모요구적정황하,감소료모형수입개수,강저료건모적복잡정도.
