导读:本文包含了模糊辨识论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:模糊,算法,模型,系统,在线,均值,近邻。
模糊辨识论文文献综述写法
姚二亮,李德玉,李艳红,白鹤翔,张超[1]（2019）在《基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选择》一文中研究指出已有的基于模糊粗糙集的多标记特征选择算法多从单一的样本空间刻画属性区分能力,忽视属性对标记的区分能力.基于这一认识,文中同时从样本和标记两个空间出发,提出基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选择算法.首先,基于模糊辨识关系分别从样本和标记角度定义两种多标记属性重要性度量,然后通过权重融合的方式融合两种度量,基于融合后的度量,运用前向贪心算法构建多标记特征选择算法.在5个数据集上的对比实验验证本文算法的有效性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2019年08期）
王娜,胡超芳[2]（2019）在《基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法》一文中研究指出为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法。首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统计算中人为预设聚类初始参数的主观性,并提高了聚类效率,其结果作为模糊c均值算法的初始参数,来实现对模糊规则中前提参数的准确辨识,最后结合稳态卡尔曼滤波算法快速估计规则的后件参数。所提方法的有效性通过典型化工过程pH中和过程的建模得以验证。(本文来源于《控制工程》期刊2019年06期）
崔凯[3]（2019）在《模糊辨识在电力设备故障诊断中的应用探讨》一文中研究指出在电力设备的诊断之中,模糊辨识理论的应用范围较为广泛,并且具有良好的实践效果。在电力设备的故障诊断中,利用模糊关系矩阵,由输入或输出的方式,可以得到相应的结论。除此之外,可以将模糊辨识理论与红外图像的数据分析相结合,这样将会提高对电力设备诊断的精确性。即模糊辨识理论技术是一种依据已知的输入与输出,对模糊模型进行辨别的方法。采用模糊辨识的好处是可以减少人为因素的干扰与误差,提高诊断的准确性。(本文来源于《科技风》期刊2019年06期）
张立明[4]（2018）在《基于模糊辨识的直线电机进给轴摩擦辨识》一文中研究指出直线电机驱动的进给轴在进给过程中容易受到导轨滑动摩擦特性影响而存在高度的非线性特性,给进给轴的高精度跟随控制带来困难。研究给出一种基于模糊辨识的直线电机驱动进给轴摩擦辨识策略,以直线电机驱动进给轴为研究对象,给出了基于电流反馈为手段的样本数据采集方法,应用基于数据驱动的模糊辨识方法辨识摩擦模型,构建了直线电机驱动进给轴的摩擦仿真系统。以直线电机驱动进给轴为研究对象构建实验平台,仿真和实验结果表明提出的摩擦辨识方法能精确地辨识直线电机驱动进给轴的摩擦模型。(本文来源于《农业装备与车辆工程》期刊2018年06期）
王宏伟,连捷,夏浩[5]（2018）在《基于递阶原理的非均匀采样非线性系统的模糊辨识》一文中研究指出针对非均匀多采样率非线性系统的建模问题,提出了基于递阶原理的模糊辨识方法.首先,分析了非线性系统在输入信号非均匀周期刷新,输出信号周期采样的情况下,非线性系统可以通过提升技术,利用多个局部线性模型加权组合的模糊模型来描述.在此基础上,利用GK模糊聚类确定模糊模型前件结构,利用基于递阶原理的递推最小二乘辨识算法辨识模糊模型后件参数.同时,通过鞅定理对辨识算法的收敛性进行了研究.最后,通过仿真实例证明了本文方法的有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2018年04期）
刘楠,刘福才,孟爱文[6]（2019）在《基于改进PSO和FCM的模糊辨识》一文中研究指出为了提高T-S模糊模型的辨识精度和效率,本文提出了一种改进的粒子群算法和模糊C均值聚类算法相结合的模糊辨识新方法。在该方法中,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出了一种粒子群局部搜索和全局搜索动态调整的全新优化算法。模糊C均值聚类算法是模糊辨识最常用的方法之一,该算法简单,计算效率高,但是对初始化特别敏感,容易陷入局部最优。为了解决这一问题,利用改进粒子群算法的全局搜索能力优化聚类中心,显着地提高了算法的辨识精度和效率。最后,针对非线性系统进行建模仿真,仿真结果表明了本文方法的有效性和优越性。(本文来源于《智能系统学报》期刊2019年02期）
唐骏宇,冯长江[7]（2018）在《基于模糊辨识的蓄电池SOH测量方法》一文中研究指出采用模糊辨识的方法,以蓄电池输出能量与放电深度的比值为输入变量对蓄电池的健康状况(SOH)进行建模,并用所得模型对蓄电池SOH进行预测,取得了良好的预测效果,并且该方法所需辨识数据较少,能满足蓄电池SOH在线监测的速度要求。(本文来源于《电源技术》期刊2018年02期）
郭志勇[8]（2017）在《模糊辨识方法及其应用研究》一文中研究指出模糊辨识是目前系统辨识中广泛使用的方法,其具备可以全面高效地利用专家理论和系统的输出输入数据的特点,而且得到的辨识相对于其它黑箱模型而言具备可说明性。模糊模型是模糊辨识理论建立的硬件基础,其已经被证明在非线性动力系统建模、基于规则的学习控制和模式识别中起到很大作用,它不仅极大丰富了辨识理论方法,而且有力地推动了模糊控制理论和仿真技术的发展。本论文紧紧围绕着非线性系统模糊建模和辨识方法展开讨论和研究,并将其应用于实际工业生产中。文中首先提出了一种基于模糊聚类的非线性系统模糊辨识方法,并将该方法成功应用于电力变压器顶层油温的预测中,建立了基于T-S模型的油温预测模型,模型的前件参数由模糊C均值聚类算法确定,后件参数由递推最小二乘法确定。然后针对现有算法的不足,提出了一种改进的模糊辨识方法,并将其应用于发制品检测滴定过程中,建立系统过程模型后,不仅能实现检测的自动化而且能够优化发制品检测的效率及准确度,因此,这项研究具有非常良好的工程实践应用价值。本文的主要研究工作概述如下:(1)通过模糊聚类方法确定模糊模型的前件结构,并对模糊聚类算法的性质和特点进行了研究。主要包括:聚类指数和聚类初值的选取对聚类结果的影响;(2)采用模糊聚类和多信息递推最小二乘法辨识模糊模型的结构和参数,并对辨识算法的收敛性进行了研究;提出了一种改进的模糊聚类算法,并通过定理形式给予证明,并通过仿真实例验证所提方法可靠有效。(3)模糊系统辨识在变压器顶层油温预测中的应用研究。基于某台实际运行变压器现场监测数据,以原边电流和环境温度为输入数据,顶层油温为输出数据,建立了基于T-S的变压器顶层油温的预测模型,预测结果与实测值差别很小,达到很高的计算精度,对于指导变压器安全运行具有重要意义。(4)模糊系统辨识在发质酸碱中和滴定中的研究。根据系统输入数据,CSTR中流出物的pH值作为输出数据,经过模糊聚类和多信息递推最小二乘法辨识模糊模型的结构和参数,建立发质酸碱中和滴定的模糊模型。通过辨识研究,提出的辨识模型能够有效预报酸碱度的变化,能够在自动滴定仪等检测设备的报警控制中的应用。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-10-17）
刘楠[9]（2017）在《智能优化算法在模糊辨识中的应用研究》一文中研究指出模糊模型属于非线性模型,已被证明是一种万能逼近器。因此,对于解决非线性系统和不确定系统的建模和控制,模糊建模是一种有效的方法。传统模糊辨识方法的局限性有时会使控制系统很难达到满意的辨识精度。因而合理的参数选择将是提高辨识精度的一个有效的办法。随着智能优化算法的不断发展和成熟,它越来越多的应用到了模糊模型的优化上,为提高模型辨识精度和效率提供了一个有效方法。本文主要研究了智能优化算法在模糊辨识中的应用,具体研究工作如下:首先,概述了课题的研究背景及意义,总结了模糊辨识和智能优化算法的发展过程及研究现状,介绍了模糊模型辨识的基础知识,为后面各章节的学习奠定了必要的理论基础。其次,基于模糊理论和智能优化算法,提出两种模糊辨识新方法。第一种方法是基于T-S模型和改进猫群算法的模糊辨识。该混合算法同时利用了这两种算法的优点,明显提高了辨识精度和收敛速度;第二种方法采用模糊C均值聚类算法对聚类中心进行初步优化。然后利用改进猫群算法的全局搜索能力优化聚类中心,有效地解决了模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优的问题,提高了模糊辨识的精度和效率。然后,针对粒子群算法在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值的问题,提出一种基于Tent混沌映射的粒子群算法,并且将改进的粒子群算法优化模糊模型参数,仿真得到了满意的实验结果。最后,研究了模糊模型的混沌系统广义预测控制算法,将模糊C均值聚类算法运用到混沌系统的广义预测控制中,提出一种更加有效的广义预测控制算法。采用改进的模糊C均值聚类算法对Hénon混沌系统进行辨识,得到Hénon混沌系统的局部动态线性模型,利用广义预测控制算法对其进行预测控制。仿真结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《燕山大学》期刊2017-05-01）
唐骏宇,冯长江[10]（2017）在《基于模糊辨识算法的蓄电池荷电状态测量方法与模块设计》一文中研究指出针对蓄电池荷电状态在线监测中对准确度和测量速度的要求,提出采用模糊辨识算法对蓄电池进行系统辨识;并通过对蓄电池的荷电状态与内阻、端电压数据的分析,建立了蓄电池荷电状态的模糊规则模型,并以此进行蓄电池荷电状态的测量,得到均方误差为0.005 2;测量结果表明基于模糊辨识算法的蓄电池荷电状态测量能够满足蓄电池在线监测的要求,且易于硬件实现;文章还使用DSP Builder设计了蓄电池荷电状态测量模块,其中内阻测量采用了特征分解谱估计的信号提取方法,荷电状态测量则实现了模糊辨识算法所得出的模糊规则模型的运用。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2017年02期）
模糊辨识论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法。首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统计算中人为预设聚类初始参数的主观性,并提高了聚类效率,其结果作为模糊c均值算法的初始参数,来实现对模糊规则中前提参数的准确辨识,最后结合稳态卡尔曼滤波算法快速估计规则的后件参数。所提方法的有效性通过典型化工过程pH中和过程的建模得以验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊辨识论文参考文献
[1].姚二亮,李德玉,李艳红,白鹤翔,张超.基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选择[J].模式识别与人工智能.2019
[2].王娜,胡超芳.基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法[J].控制工程.2019
[3].崔凯.模糊辨识在电力设备故障诊断中的应用探讨[J].科技风.2019
[4].张立明.基于模糊辨识的直线电机进给轴摩擦辨识[J].农业装备与车辆工程.2018
[5].王宏伟,连捷,夏浩.基于递阶原理的非均匀采样非线性系统的模糊辨识[J].电子学报.2018
[6].刘楠,刘福才,孟爱文.基于改进PSO和FCM的模糊辨识[J].智能系统学报.2019
[7].唐骏宇,冯长江.基于模糊辨识的蓄电池SOH测量方法[J].电源技术.2018
[8].郭志勇.模糊辨识方法及其应用研究[D].大连理工大学.2017
[9].刘楠.智能优化算法在模糊辨识中的应用研究[D].燕山大学.2017
[10].唐骏宇,冯长江.基于模糊辨识算法的蓄电池荷电状态测量方法与模块设计[J].计算机测量与控制.2017