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江苏省自然科学基金(SBK201341929)

作品数:2 被引量:0H指数:0
相关作者:孙俊周頔盛歆漪更多>>
相关机构:江南大学更多>>
发文基金:江苏省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇自适应模糊
  • 2篇自适应模糊推...
  • 2篇模糊推理
  • 2篇模糊推理系统
  • 2篇模糊系统
  • 2篇聚类
  • 2篇混合聚类
  • 1篇生物发酵
  • 1篇微生物
  • 1篇微生物发酵
  • 1篇聚类算法
  • 1篇QPSO
  • 1篇ANFIS

机构

  • 2篇江南大学

作者

  • 2篇周頔
  • 2篇孙俊
  • 1篇盛歆漪

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
模糊系统建模方法及其在微生物发酵中的应用
2014年
提出一种具有量子行为的模糊系统建模方法。避免事先指定聚类数目及中心,采用混合模糊聚类算法对模糊系统的输入空间进行划分,每个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数,完成ANFIS前件参数的初始识别;通过具有量子行为的粒子群算法与最小二乘法优化前件参数,得到ANFIS的前件及后件参数。将该方法应用于实际的抗坏血酸2-葡萄糖苷生产发酵模型的建立中,实验结果表明,该方法具有较高精度,符合实际生产需要。
周頔孙俊
关键词:自适应模糊推理系统混合聚类模糊系统微生物发酵
使用新混合模糊聚类算法的模糊系统建模方法
2014年
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。
周頔孙俊盛歆漪
关键词:模糊系统混合聚类
共1页<1>
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