模糊系统辨识与参数估计-Altium Designer 6.9教程

"系统辨识, altium designer6.9, 模糊辨识, T-S模型, 结论参数辨识, 线性系统, 非线性系统, 时间序列建模, 房室模型, 神经网络模型, 遗传算法" 在"１结论参数的辨识-altium_designer6.9经典教程"中，讨论的主题集中在系统辨识的特定方面，特别是结论参数的辨识。系统辨识是研究和构建动态系统模型的过程，它涉及从系统的行为数据中估计或识别系统的内部参数。Altium Designer 6.9可能是一个电子设计自动化软件，但在这个上下文中，它可能被用来辅助进行系统模型的构建和分析。 模糊辨识是一种利用模糊逻辑理论来识别系统的方法。图12.8展示了模糊辨识的基本流程，其中前提参数的辨识是指在模糊模型中，通常假设模糊集的隶属函数形状是预先给定的，只需要确定其具体参数。比如，在T-S（Takagi-Sugeno）模型中，隶属函数通常假设为线性的，因此仅需要确定两个参数来代表其最大（1）和最小（0）的隶属度。对于其他类型的隶属函数，只要函数形式固定，辨识过程就是确定相应的参数。 终止条件是模糊辨识过程的关键，可以基于性能指标、规则数目的限制或相邻迭代之间性能指标的相对变化阈值来设定。例如，当性能指标低于预设值、规则数量达到预定上限或者性能指标连续改进的程度低于特定阈值时，辨识过程可能停止。 在“结论参数的辨识”部分，讨论了如何在已知的前提条件下识别系统模型的结论参数。例如，给定一个由多个模糊关系描述的系统模型，如线性组合的形式，目标是识别这些关系中的系数（结论参数）。这个过程涉及到根据输入数据计算输出，并通过优化算法调整参数以最优化模型的性能。 该资料还提到了《高等学校自动化专业教材——系统建模与辨识》，这本书全面介绍了各种建模和辨识技术，包括线性系统、多变量线性系统、非参数表示、非线性系统、时间序列建模、房室模型、神经网络模型、模糊系统以及遗传算法的应用。书中的方法通过具体步骤、计算示例和仿真案例帮助读者理解和应用这些技术。这本书适合自动化、系统工程、经济管理、应用数学等领域的高年级学生和研究生作为教材，同时也适用于科研人员和工程师作为参考资料。 本文涉及的知识点包括模糊系统辨识的基本概念和流程，结论参数的辨识方法，以及系统建模与辨识的广泛理论和技术，这些都是理解和设计复杂系统模型的关键工具。