文献类型：期刊文章

作　　者：周頔[1] 孙俊[2] 盛歆漪[1]

机构地区：[1]江南大学数字媒体学院数字媒体技术系,江苏无锡214122 [2]江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：江苏省自然科学基金(No.SBK201341929);江南大学自主科研基金(No.1232050205120960)

年　　份：2014

卷　　号：50

期　　号：12

起止页码：16-20

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为了进一步提高模糊系统建立模型的精度,提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO:采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分,每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,即完成ANFIS系统的前件参数——隶属度函数参数的初始识别,通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数,直至达到停机条件,最终得到ANFIS的前件及后件参数,从而得到满意的模糊系统模型。实验表明,ANFIS-HC-QPSO算法与传统算法相比,能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。

关 键 词：模糊系统 自适应模糊推理系统(ANFIS)  混合聚类 具有量子行为的粒子群算法(QPSO)  

分 类 号：TP391.41]