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基于数据驱动的模糊系统建模分析与研究

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基于数据驱动的模糊系统建模分析与研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
创新点摘要第7-10页
第一章 绪论第10-14页
  1.1 研究的背景与意义第10-11页
  1.2 模糊系统建模的发展及现状第11-12页
  1.3 模糊系统建模展望第12页
  1.4 论文主要内容第12-14页
第二章 模糊系统概述第14-25页
  2.1 模糊控制基础理论第14-16页
  2.2 模糊系统的组成第16-20页
  2.3 常用的模糊系统第20-22页
    2.3.1 纯模糊系统第20-21页
    2.3.2 T-S模糊系统第21页
    2.3.3 基于模糊神经网络的模糊系统第21-22页
  2.4 模糊系统的通用逼近性第22-24页
    2.4.1 模糊系统通用逼近性的研究第22-23页
    2.4.2 典型T-S模糊系统的通用逼近性第23-24页
  2.5 本章小结第24-25页
第三章 数据驱动的建模方法第25-32页
  3.1 数据驱动问题的描述第25-26页
  3.2 数据驱动的建模步骤第26-31页
    3.2.1 输入变量的选择第26-28页
    3.2.2 模糊集的选择第28页
    3.2.3 结构辨识方法第28-29页
    3.2.4 参数辨识方法第29-31页
  3.3 模型的验证方法和品质指标第31页
  3.4 本章小结第31-32页
第四章 基于聚类算法的T-S模糊系统建模第32-52页
  4.1 T-S模型的数学描述第32-34页
  4.2 T-S模型的一般建模方法第34-36页
  4.3 T-S模型稳定性分析第36-40页
    4.3.1 T-S控制器的表示形式第36-37页
    4.3.2 稳定性分析第37-40页
  4.4 利用改进的模糊聚类算法进行结构辨识第40-46页
    4.4.1 模糊C-均值聚类第41-43页
    4.4.2 减法聚类第43-44页
    4.4.3 改进的模糊聚类算法第44-46页
  4.5 利用递推最小二乘法进行参数辨识第46-47页
  4.6 算法步骤第47页
  4.7 仿真实例第47-50页
  4.8 本章小结第50-52页
第五章 基于模糊神经网络的模糊系统建模第52-73页
  5.1 模糊控制与神经网络的融合第52-53页
  5.2 基于标准模型的模糊神经网络第53-56页
    5.2.1 系统结构第54-55页
    5.2.2 学习算法第55-56页
  5.3 基于聚类算法的T-S模糊神经网络第56-67页
    5.3.1 将聚类引入T-S模糊神经网络第56-57页
    5.3.2 基于聚类算法的T-S模糊神经网络结构第57-62页
    5.3.3 参数和结构的学习算法第62-67页
  5.4 算法步骤第67-68页
  5.5 仿真实例第68-72页
  5.6 本章小结第72-73页
结论第73-74页
参考文献第74-78页
发表文章目录第78-79页
致谢第79-80页
论文详细摘要第80-85页

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