基于模糊聚类建立模糊模型的新方法
Novel Approach to Fuzzy System Identification Based on Fuzzy Clustering作者机构：北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124
出 版 物：《北京工业大学学报》 (Journal of Beijing University of Technology)
年 卷 期：2012年第38卷第2期
页 面：257-261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：北京市教育委员会科技发展计划面上项目资助(KM201010005021) 博士科研启动基金资助项目(X0004011200903)
主 题：模糊聚类 模糊推理系统 模糊建模 噪声识别 行驶速度
摘 要：为了实现自动建立Mamdani模糊模型,提出了一种基于局部数据密度的新方法.该方法采用局部近似隶属函数的模糊聚类算法对数据进行学习,从而挖掘出潜在的模糊规则集和隶属函数的参数,实现自动建立Mamdani模糊模型.在聚类时,不需要事先指定类的数目,确定类中心的同时能自动识别噪声,因此在建模时不需要做额外的去噪声处理.使用该方法对交通信息预测进行了仿真实验,结果表明本文提出的模糊建模方法行之有效.
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