Fuzzy模型与线性模型的比较

针对一组非线性的输入／输出数据,用两种Ｆｕｚｚｙ辨识方法进行了模型辨识,并与线性模型作了比较。结果表明,Ｆｕｚｚｙ模型比线性模型的预报精度高。尤其对于非线性系统,Ｆｕｚｚｙ模型确实有很大的潜力。     

停滞的记忆关于吴哥的片段

“我这是在哪里呢？”我缓缓睁开眼，半掩的窗帘，大衣柜、书桌……这不是我家吗？现在是凌晨4点。     

一种自学习Fuzzy控制器

为了提高Ｐｕｚｚｙ控制器的性能，适当调整Ｆｕｚｚｙ控制规则是很重要的。本文利用参考Ｆｕｚｚｙ集的概念给出了一种便于规则调整的Ｆｕｚｚｙ控制算法。由于这种算法避免了输入和输出数值域上的离散化，所以具有较强的灵活性。为了估计Ｆｕｚｚｙ控制器的性能，本文利用了参考模型。通过参考模型与被控对象输出的偏差来实时调整Ｆｕｚｚｙ控制规则，构成了自学习Ｆｕｚｚｙ控制器。仿真结果表明，自学习性能是令人满意的。