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基于expectation maximization算法的Mamdani-Larsen模糊系统及其在时间序列预测中的应用

张钦礼 王士同

基于expectation maximization算法的Mamdani-Larsen模糊系统及其在时间序列预测中的应用

张钦礼, 王士同
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  • Epanechnikov混合模型和Mamdani-Larsen模糊系统之间的对应关系被建立:任何一个Epanechnikov混合模型都唯一对应着一个Mamdani-Larsen模糊系统,在一定条件下,Epanechnikov混合模型的条件均值和Mamdani-Larsen模糊模型的输出是等价的.一个设计模糊系统的新方法被提出,即利用expectation maximization算法设计模糊系统.将设计的模糊系统应用于时间序列预测,仿真结果表明:利用EM算法设计的模糊系统比其他模糊系统精度更高,抗噪性更强
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:60773206/F020106, 60704047/F030304)和国家高技术研究发展计划(863)项目(批准号:2007AA1Z158,2006AA10Z313)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-04-07
  • 修回日期:  2008-07-08
  • 刊出日期:  2009-01-20

基于expectation maximization算法的Mamdani-Larsen模糊系统及其在时间序列预测中的应用

  • 1. (1)江南大学信息工程学院,无锡 214122; (2)江南大学信息工程学院,无锡 214122;北华航天工业学院,廊坊 065000
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:60773206/F020106, 60704047/F030304)和国家高技术研究发展计划(863)项目(批准号:2007AA1Z158,2006AA10Z313)资助的课题.

摘要: Epanechnikov混合模型和Mamdani-Larsen模糊系统之间的对应关系被建立:任何一个Epanechnikov混合模型都唯一对应着一个Mamdani-Larsen模糊系统,在一定条件下,Epanechnikov混合模型的条件均值和Mamdani-Larsen模糊模型的输出是等价的.一个设计模糊系统的新方法被提出,即利用expectation maximization算法设计模糊系统.将设计的模糊系统应用于时间序列预测,仿真结果表明:利用EM算法设计的模糊系统比其他模糊系统精度更高,抗噪性更强

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