基于模糊认知图的动态系统的建模与控制

基于模糊认知图的动态系统的建模与控制

【摘要】模糊认知图简单、直观的图形化表示和快捷的数值推理能力使其在医学、工业过程控制以及环境监测等领域得到了广泛的应用。模糊认知图是模糊逻辑和神经网络相结合的产物,适用于基于动态数据的非线性系统的描述、预测与控制。由于受到人的经验、知识水平和认知能力的限制,很难由领域专家直接构建大规模系统的模糊认知图。近年来依据动态数据自动或半自动构建模糊认知图的研究越来越受到关注。本文在对模糊认知图结构的构建、权值学习、稳定性分析和实际应用等方面进行综述、比较和分析的基础上,研究了基于动态数据的模糊认知图的构建、权值学习和控制,取得如下主要研究成果：(1)在分析了常用模糊认知图转换函数的不足之处之后,对模糊认知图转换函数进行改进,引入了协调系数,该系数无需事先指定,可由系统数据自动学习得到,改进后的转换函数使模糊认知图对现实系统的描述更加准确。(2)针对模糊认知图基于数据的权值学习的Hebbian技术、遗传算法、群体智能三大类存在的反复迭代运算、负荷过重问题,将最小平方技术与模糊认知图权值的学习相结合,提出了方便、简洁、准确、快速的基于最小平方的模糊认知图权值学习算法。该方法只需求解线性方程即可得到模糊认知

【关键词】模糊认知图；Hebbian学习；遗传算法；最小平方法；T-S模糊模型；

【基金】973项目;国家自然科学;

【作者】张燕丽；

【导师】刘晓东；

【作者基本信息】大连理工大学，控制理论与控制工程，2012，博士

【参考文献】说明：反映本文研究工作的背景和依据

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【同行关注文献】说明：与本文同时被多数读者关注的文献。同行关注较多的一批文献具有科学研究上的较强关联性

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【相同导师文献】说明：与本文作者拥有相同导师的其他博士或硕士研究生的学位论文

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[1]任艳.基于公理模糊集与支持向量机的知识发现方法与应用研究[D].大连理工大学2011