1) robust fuzzy-clustering
鲁棒模糊聚类
1.
We propose a new method for fuzzy modeling based on a robust fuzzy-clustering algorithm.
采用一种基于鲁棒模糊聚类算法的模糊辨识方法,通过引入局部划分关联度因子,增强了系统辨识的抗干扰能力,提高了系统辨识的鲁棒性。
2) RFRA algorithm
鲁棒模糊回归聚类算法
1.
The RFRA algorithm is implemented in authors experiment.
该文介绍了移动机器人磁罗盘定位系统中TS模糊模型的构建、鲁棒模糊回归聚类算法RFRA的基本框架与实现,并在实验中验证了这种算法的性能。
3) Robust clustering
鲁棒聚类
4) fuzzy rubust observer
模糊鲁棒观测器
1.
It is proved that designed fuzzy rubust observers are globally uniformly asymptotically stable.
用连续和离散型T- S模型分别对一类非线性系统进行模糊建模,在此基础上分别设计连续型和离散型模糊鲁棒观测器,并证明了所设计的模糊鲁棒观测器具有全局渐近性
5) robust fuzzy controller
鲁棒模糊控制器
1.
A novel robust fuzzy controller design for Chen s chaotic system with parametric uncertainties is proposed, based on TS(Takagi-Sugeno ) fuzzy model.
首先构建含有参数不确定性的TS模糊模型;然后利用并行分布补偿的方法,设计使模糊系统在平衡点附近渐近稳定的鲁棒模糊控制器。
补充资料：动态模糊聚类法
分子式：
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
CAS号：
性质：又称动态模糊聚类法。选定一批聚类中心，其指标能反映该类的特征，将样本向最近的聚类中心聚类。再根据分类结果确定新的聚类中心，其各项指标为该类中所有样本的相应指标的平均值。然后计算前后两聚类中心的差异，如差异大于某一阈值，说明分类不合理，需修改分类，即以新的聚类中心代替旧的聚类中心，直到前后两聚类中心的差异小于某一阈值，认为分类合理，从而终止分类过程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条