基于微粒群优化算法的TS模糊模型辨识分析

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1、-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文5.5规则优化.........................................................................................................485.5.1问题的提出..............................................................................................485.5.2基于领域的FIS和基于规则的FIS..............................

2、............................485.5.3规则的激活度..........................................................................................495.5.4基于PSO的模糊规则简化算法..............................................................505.5.5算法分析...............................................................

3、...................................505.5.6仿真研究..................................................................................................525.6本章小结.........................................................................................................54结论..........................

4、..................................................................................................55参考文献....................................................................................................................57攻读学位期间发表的学术论文.....................................................

5、...........................61哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明............................................................62哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书............................................................62哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理................................................................62致谢..............

6、..............................................................................................................63-VI----哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第1章绪论5.5研究的背景和意义众所周知，几乎所有的实际系统都是非线性系统，如化工生产、机器人系统等等，因而研究非线性系统的辨识是十分必要的。目前，对这些实际的非线性系统建立数学模型有两种方法：一种是从对象所对应的专门学科领域内得到，如利用相关的物理化学定律，而且如果针对的是一个过程，还有可能要利用这个过程

7、涉及到的工艺方面的定量信息，这样建立的对象数学模型具有明确的物理意义。但是，由于人类对客观世界认知能力的局限性，对非线性系统进行精确建模很困难，在很多情况下甚至是不可能的。另一种方法是从整个系统的实验和运行数据中建立系统的模型，它可以是完全不了解对象内部信息的“黑箱”模型，也可以是基于一些对象的已知信息并结合数据来得到，这种方法称之为系统辨识[1]。它能够满足辨识问题的需要并且不受未知条件的限制，因此在很多领域得到了广泛的应用。上述建模方法大都只是利用了系统实验和运行中精确的定量数据来获取系统信息。然而关于对象的一些含糊的、经验式的定性信