"该资源是一篇2008年的学术论文,主要探讨了在模糊建模过程中采样点个数对T-S模糊模型精度的影响。作者通过实验研究了采样点数量变化如何影响模型的描述性能,采用了对称三角形模糊划分和‘网格对角线法’来提取模糊规则,并对DISO系统和Mackey-Glass无序时间序列进行了建模,分析了训练性能指标和检验性能指标随采样点数量增加的趋势。" 在模糊系统理论中,T-S模糊模型是一种广泛应用的建模方法,它能够有效地模拟非线性动态系统的复杂行为。该模型基于Takagi-Sugeno规则,将复杂的非线性关系转化为一系列简单的线性段组合,从而简化了系统的理解和控制。 该论文的核心关注点在于采样点的数量选择。在实际应用中,由于数据通常是有限的,且分布难以控制,因此选取合适的采样点个数对于模型的准确性和泛化能力至关重要。过多的采样点可能会增加计算复杂度,而过少的采样点则可能导致模型失真,无法精确捕捉系统的行为。论文通过改变采样点的数量,研究其对模糊模型性能的影响,旨在找到一个平衡点,既能保证模型的精度,又不会过度拟合数据。 文中提到的“对称三角形模糊划分”是指在定义模糊集时,使用对称的三角形函数作为隶属度函数。这种函数形式简单,易于计算,同时能较好地覆盖输入空间,适用于描述不确定性和模糊性的数据。 “网格对角线法”是一种模糊规则提取策略,它通过在输入空间中建立网格,然后沿着网格的对角线寻找关联规则,以减少规则的数量并保持模型的解释性。这种方法有助于减少规则的复杂性,同时保持模型的描述性能。 通过对DISO系统(可能是一个示例控制系统)和Mackey-Glass无序时间序列的建模,作者展示了不同采样点数量下模型的训练和检验性能。这些实证研究提供了关于采样点数对模型精度影响的直观图表,帮助读者理解采样点的选择如何实际影响到模糊模型的表现。 这篇论文对模糊系统设计者和研究人员具有指导意义,它强调了在模糊建模中合理选择采样点的重要性,并提供了一种评估和优化采样策略的方法。这对于处理现实世界中的不确定性问题,尤其是在数据有限或分布不可控的环境中,具有很高的实用价值。
下载后可阅读完整内容,剩余6页未读,立即下载
- 粉丝: 7
- 资源: 969
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 十种常见电感线圈电感量计算公式详解
- 军用车辆:CAN总线的集成与优势
- CAN总线在汽车智能换档系统中的作用与实现
- CAN总线数据超载问题及解决策略
- 汽车车身系统CAN总线设计与应用
- SAP企业需求深度剖析:财务会计与供应链的关键流程与改进策略
- CAN总线在发动机电控系统中的通信设计实践
- Spring与iBATIS整合:快速开发与比较分析
- CAN总线驱动的整车管理系统硬件设计详解
- CAN总线通讯智能节点设计与实现
- DSP实现电动汽车CAN总线通讯技术
- CAN协议网关设计:自动位速率检测与互连
- Xcode免证书调试iPad程序开发指南
- 分布式数据库查询优化算法探讨
- Win7安装VC++6.0完全指南:解决兼容性与Office冲突
- MFC实现学生信息管理系统:登录与数据库操作