基于樣本數(shù)據(jù)的模糊規(guī)則提取方法研究及其應(yīng)用.pdf

1、模糊控制技術(shù)廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制。模糊規(guī)則庫的構(gòu)建是模糊控制器設(shè)計的核心問題。模糊規(guī)則庫的構(gòu)建要基于對被控系統(tǒng)的理解，而這些信息主要來源于專家經(jīng)驗和樣本數(shù)據(jù)。對于復(fù)雜系統(tǒng)，基于專家經(jīng)驗獲取的模糊規(guī)則往往比較粗糙。因此，研究基于樣本數(shù)據(jù)的模糊規(guī)則提取方法十分重要。本文提出了一種新的從樣本數(shù)據(jù)中提取模糊規(guī)則的方法。該方法首先采用可能性模糊C-均值算法劃分輸入空間，得到模糊規(guī)則的前件部分，然后采用固定尺度最小二乘支持向量機確定規(guī)則的后件函數(shù)

2、，結(jié)合輸入變量的隸屬度值，將各后件函數(shù)加權(quán)求和即可得到模糊控制器的輸出。
　　本文的主要工作內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:
　　(1)針對構(gòu)建模糊規(guī)則前件時通常所使用的模糊聚類算法容易受到噪聲影響的問題，本文提出了一種采用可能性模糊C-均值聚類算法劃分輸入空間的方法。該算法根據(jù)隸屬度值和典型值共同完成對數(shù)據(jù)的劃分，可以降低噪聲數(shù)據(jù)對聚類結(jié)果的影響，得到最佳聚類中心。
　　(2)本文提出了一種采用固定尺度最小二乘支持向量機來獲取后件