基于数据挖掘的模糊控制器的设计研究

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1、江苏大学硕士学位论文摘要在现代工业控制过程中，模糊控制以其实现简单、鲁棒性强等优点。被广泛用于复杂过程或对象的控制。但模糊控制在无任何先验知识或假设条件不充分时，如何获取模糊规则．是摆在控制器设计者面前的一大难题。但在某些情况下，人们可以实时采集到工业生产过程的大量的输入输出数据，而数据挖掘技术能从大量的数据中抽取有用的知识或规则。在这种情况下，利用模糊数据挖掘技术来设计模糊控制器的初步结构，从数据集中挖掘模糊关联规则并形成模糊控制查询表，同时利用遗传算法来优化隶属度函数参数，改善模糊控制器的性能。这已经成为当前模糊控制应用的重要课题。本文首先分析了模糊控制与数据挖掘的基本原理，通过

2、对关联规则算法的研究，分析了从数据中提取关联规则的工作原理，提出了一种模糊关联规则及模糊查询表的数据挖掘方法；接着利用模糊数据挖掘技术从数据集中提取模糊模型，设计了一种全数据化的模糊系统结构；在研究了标准遗传算法优缺点的基础上，提出用实值编码的遗传算法(RGA)对隶属度函数参数进行全面优化，并与最小二乘法结合来确定规则结论参数；然后采用了一个兼顾多项性能的测试指标，用来自动确定适当的搜索范围、遗传辈数和分割点数，较好的处理了系统复杂性与拟合准确性之间的平衡问题。最后将本文设计的模糊控制器应用于非线性函数模型的拟合及自适应噪音消除，仿真结果验证了该算法的可行性及有效性。关键词：模糊控制

3、，数据挖掘，数据集，关联规则，遗传算法江苏大学硕士学位论文AbstractIntheprocessofmodemindustrialcontrol，fuzzycontroliswidelyusedincomplexprocessandobjectcontrolfuritsvirtuessuchaseasyrealization，robust．ButhowtoobtainfuzzyroleisadifficultproblemtothedesignerofcontrollerwhenpreviousknowledgeisnOtexistorhypothesisconditionisno

4、tsufficient．ButsometimespeopleCallcollectplentifulinput-outputdatumintheprocessofindustrialproduction，anddataminingtechniqueCallmineusefulknowledgeorrulesfromplentifuldatum．Insuchacase，designingelementaryframeworkoffwzzycontrollerusingfuzzydataminingtechnique，miningfuzzyassociatedmlesandforming

5、fuzzycontrolquerytablefromdatabase，optimizingtheparametersofmembershipfunctionsandimprovingtheperformanceoffuzzycontrollerutilizinggeneticalgorithm，andsoon．Thesehavebecomeimportanttasksinthefieldoftheapplicationoffuzzycontr01．Firstly，thefundamentalprinciplesoffuzzycontrolanddataminingareanalyze

6、dinthispaper．Throughstudyingassociatedrolesalgorithmandanalyzingtheoperationalprincipleofminingassociatedmlesfromdatabase，anewmethodofminingandformingfuzzycontrolquerytableisputforward．Thenfuzzymodelisminedfromdatabaseutilizingfuzzydataminingtechniqueandadigitalelementaryframeworkoffuzzycontrol

7、lerisdesigned．Bystudyingthemeritandthedemeritofsimplegeneticalgorithm，areal-codedgeneticalgorithm(RGA)isputforward，andisusedtooptimizingtheparametersofmembershipfunctions，andcombinedwithleast-squaresmethods(LSM)todeterminerulescon