基于完备模糊规则集的混沌时间序列预测
Prediction of Chaotic Time Series Based on the Complete Fuzzy Rule Sets作者机构：大连理工大学信息与控制研究中心大连116024
出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)
年 卷 期：2006年第18卷第6期
页 面：1593-1596,1600页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家科技攻关计划资助项目(2001BA204B01) 教育部骨干教师计划项目资助(69825106)
摘 要：基于数据挖掘思想,使用置信度度量和改进的梯度下降法,提出一种新的构造完备模糊规则集的方法来建模和预测混沌时间序列。所提方法通过确定最优输出模糊子集的质心和模糊规则的置信度度量,能够推理数据未覆盖区域的空缺规则,并构造一个完备的模糊规则集,进而解决了混沌时间序列的可预测问题。仿真结果表明新方法是有效和准确的。它能很好地辨识系统的特征,并且提供了一种混沌时间序列预测的新方法。
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