计算机与应用化学
計算機與應用化學
계산궤여응용화학
COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY
2008年
7期
881-884
,共4页
刘福才%张彦柳%潘江华%吴惕华
劉福纔%張彥柳%潘江華%吳惕華
류복재%장언류%반강화%오척화
遗传算法%模糊划分%广义高斯函数%递推最小二乘算法
遺傳算法%模糊劃分%廣義高斯函數%遞推最小二乘算法
유전산법%모호화분%엄의고사함수%체추최소이승산법
提出一种基于改进遗传算法和递推最小二乘的非线性模糊辨识新算法.该辨识方法包含结构辨识辨出和参数辨识,结构辨识即输入空间的模糊划分,采用具有自适应性的广义高斯隶属函数;参数辨识包含前提参数和结论参数,用基于动态比例变换的改进遗传算法优化高斯函数的前提参数,用递推最小二乘辨识模糊模型的结论参数.最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据仿真(仿真环境:MATLAB 6.5,计算机主频2.4 GHz,内存512 MB),并根据输入变量个数和模糊规则数,得到均方误差以证明本文方法的辨识精度,将该文辨识方法与其他方法进行比较,验证了该方法辨识精度更高.
提齣一種基于改進遺傳算法和遞推最小二乘的非線性模糊辨識新算法.該辨識方法包含結構辨識辨齣和參數辨識,結構辨識即輸入空間的模糊劃分,採用具有自適應性的廣義高斯隸屬函數;參數辨識包含前提參數和結論參數,用基于動態比例變換的改進遺傳算法優化高斯函數的前提參數,用遞推最小二乘辨識模糊模型的結論參數.最後通過著名的Box-Jenkins煤氣爐數據倣真(倣真環境:MATLAB 6.5,計算機主頻2.4 GHz,內存512 MB),併根據輸入變量箇數和模糊規則數,得到均方誤差以證明本文方法的辨識精度,將該文辨識方法與其他方法進行比較,驗證瞭該方法辨識精度更高.
제출일충기우개진유전산법화체추최소이승적비선성모호변식신산법.해변식방법포함결구변식변출화삼수변식,결구변식즉수입공간적모호화분,채용구유자괄응성적엄의고사대속함수;삼수변식포함전제삼수화결론삼수,용기우동태비례변환적개진유전산법우화고사함수적전제삼수,용체추최소이승변식모호모형적결론삼수.최후통과저명적Box-Jenkins매기로수거방진(방진배경:MATLAB 6.5,계산궤주빈2.4 GHz,내존512 MB),병근거수입변량개수화모호규칙수,득도균방오차이증명본문방법적변식정도,장해문변식방법여기타방법진행비교,험증료해방법변식정도경고.
