二型模糊系统的设计及其在非线性系统辨识中的应用

发布时间：2017-10-12 20:29

  本文关键词：二型模糊系统的设计及其在非线性系统辨识中的应用

  更多相关文章： 区间二型模糊系统 一型模糊系统 改进的二型模糊系统 自进化策略 混合优化 非线性系统辨识

【摘要】：近年来,二型模糊系统方法成为一个研究热点。本文研究二型模糊系统的设计方法及其在非线性系统辨识中的应用,首先基于自进化策略设计了一个具有结构(模糊规则库)和参数自进化能力的进化区间二型TSK模糊系统。该系统利用训练数据自动学习模糊规则库和系统参数,参数的学习采用梯度下降和带遗忘因子递推最小二乘算法相结合的混合优化策略,并在系统降型的过程使用了更有效的降型算法-改进的迭代算法,以降低区间二型模糊系统的计算消耗。将设计的系统应用到非线性系统辨识的问题中,辨识结果表明,相比于其它现有的方法,该方法建立的进化区间二型TSK模糊系统辨识模型有更高的辨识精度。 在前面工作的基础之上,考虑区间二型模糊系统设计的复杂性,基于一型模糊系统和二型模糊系统的内在关系,研究由一型模糊系统设计二型模糊系统的方法,进而提出了一种由一型模糊系统学习而来的改进的二型模糊系统。该系统由一个一型模糊系统和一个由其扩展而来区间二型模糊系统构成。系统的设计过程主要包含两部分内容—模糊系统规则库学习和参数学习。首先基于自进化策略提出了一种模糊规则库学习算法来学习改进的二型模糊系统的规则库,通过对训练数据的学习来自动生成模糊规则库,首先学习生成一型模糊系统的规则库,然后由该一型模糊系统规则库扩展得到区间二型模糊系统的规则库。系统参数的学习过程中,只有一型模糊系统的参数是需要学习的,同样采取梯度下降和带遗忘因子的递推最小二乘算法相结合的混合优化策略。由此设计的改进的二型模糊系统只需要学习和一型模糊系统一样数目的参数,就可以获得区间二型模糊系统的优良性能。并且由于需要学习的参数少,计算量相比于现有的基于进化策略的区间二型模糊系统大大减少,使得该系统更具有实际应用价值。将改进的二型模糊系统用于非线性系统辨识问题,辨识结果表明,和其它现有的方法相比,该改进的二型模糊系统的辨识模型在保持高计算效率的同时取得了更好的辨识效果。
【关键词】：区间二型模糊系统 一型模糊系统 改进的二型模糊系统 自进化策略 混合优化 非线性系统辨识
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：N945.14;O231
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题研究的背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 二型模糊理论10-12
• 1.2.2 基于二型模糊系统的非线性系统辨识12-13
• 1.3 本文主要工作13
• 1.4 本文章节安排13-15
• 第2章 二型模糊理论15-28
• 2.1 二型模糊集合15-21
• 2.1.1 二型模糊集合基本概念15-17
• 2.1.2 二型模糊集合的基本运算17-18
• 2.1.3 区间二型模糊集合18-19
• 2.1.4 二型模糊集合的表示方法19-21
• 2.1.4.1 垂直切片表示法19-20
• 2.1.4.2 α-平面表示法20-21
• 2.1.4.3 z-切片表示法21
• 2.2 二型模糊系统21-27
• 2.2.1 二型模糊系统结构21-23
• 2.2.2 降型方法23-25
• 2.2.2.1 重心法23-24
• 2.2.2.2 顶点法24
• 2.2.2.3 集合中心法24-25
• 2.2.3 区间二型模糊系统25-27
• 2.2.3.1 区间二型模糊系统设计25
• 2.2.3.2 区间二型模糊系统降型算法25-26
• 2.2.3.3 区间二型模糊系统的计算过程26-27
• 2.2.4 准二型模糊系统27
• 2.3 本章小结27-28
• 第3章 进化区间二型TSK模糊系统与应用28-43
• 3.1 进化区间二型TSK模糊系统28-34
• 3.1.1 系统结构29-30
• 3.1.2 模糊规则库学习30-32
• 3.1.3 参数学习32-33
• 3.1.4 EIASC降型算法33-34
• 3.2 非线性系统辨识应用34-42
• 3.2.1 Case 134-38
• 3.2.2 Case 238-42
• 3.3 本章小结42-43
• 第4章 一种改进的二型模糊系统与应用43-73
• 4.1 改进的二型模糊系统43-49
• 4.1.1 改进的二型模糊系统的结构及设计过程44-45
• 4.1.1.1 系统结构44-45
• 4.1.1.2 系统设计流程45
• 4.1.2 模糊规则库学习45-47
• 4.1.2.1 一型模糊系统规则库学习45-46
• 4.1.2.2 区间二型模糊系统规则库46-47
• 4.1.2.3 模糊规则库学习算法47
• 4.1.3 参数学习47-48
• 4.1.4 计算消耗分析48-49
• 4.2 非线性系统辨识应用49-72
• 4.2.1 Case 149-58
• 4.2.1.1 一阶非线性系统49-53
• 4.2.1.2 时变一阶非线性系统53-58
• 4.2.2 Case 258-62
• 4.2.3 Case 362-67
• 4.2.4 Case 467-71
• 4.2.5 计算消耗分析71-72
• 4.3 本章小结72-73
• 第5章 总结与展望73-75
• 5.1 本文工作总结73
• 5.2 未来工作展望73-75
• 参考文献75-79
• 致谢79-80
• 攻读硕士学位期间已发表论文80

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 郑高;肖建;蒋强;王嵩;;二型模糊系统理论与应用[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2009年07期

2 潘永平;孙宗海;黄道平;;Ⅱ型模糊集合与系统研究究进进展[J];控制理论与应用;2011年12期

3 陈薇,孙增圻;二型模糊系统研究与应用[J];模糊系统与数学;2005年01期

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本文编号：1020762