【摘 要】
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模糊辨识建模理论方法是解决复杂、不确定、非线性系统建模和控制的有效方法和有力工具。因此研究模糊建模具有重大的理论和实际意义。本文在介绍模糊辨识建模的一般性理论和
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模糊辨识建模理论方法是解决复杂、不确定、非线性系统建模和控制的有效方法和有力工具。因此研究模糊建模具有重大的理论和实际意义。本文在介绍模糊辨识建模的一般性理论和方法及其最新进展,并分析了建模方法中各环节对模糊模型性能的影响。在此基础上提出了一种带误差修正的复合模糊模型,有效改善了模糊模型的精度。然后介绍了蚁群算法的一般理论和发展现状。在分析了蚁群聚类算法的基础上提出了一种基于蚁群聚类算法的模糊划分方法,用以解决建模过程中输入输出空间的自动划分问题。在本文中提出的改进连续空间蚁群优化算法的基础上提出了一种基于连续域蚁群算法的参数辨识方法。该方法解决了传统辨识方法无法处理非解析性能指标函数的问题。仿真证明了该方法的有效性。
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