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基于T-S 模糊模型,提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)的辨識。首先，利用一種無監(jiān)督的聚類算法分析輸入輸出數(shù)據(jù)生成初始的結(jié)構(gòu)模型，確定系統(tǒng)的模糊空間和模糊規(guī)則數(shù)，構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型前提參數(shù)，使前提參數(shù)自適應(yīng)變化，有較好的自學(xué)習(xí)能力和優(yōu)化能力，采用最小二乘法取得結(jié)論參數(shù)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法是有效和可行的。
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