A new method of tuning parameters of Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy models is presented in the paper. To model discontinuous dependences, a new type of consequent function was introduced. The described algorithm (BA+LSQ) combines a bacterial algorithm (BA) for tuning parameters of membership functions and the least square method (LSQ) for parameters of consequent functions. The conducted practical experiment shows advantages of the proposed method in real control systems.
PL
W artykule przedstawiono nowa metodę strojenia modeli rozmytych typu Takagi-Sugeno-Kanga (TSK). Skoncentrowano się na modelowaniu nieliniowości o charakterze nieciągłym. Pokazano korzyści płynące z zastosowania nowego typu nieciągłych następników. Algorytm użyty do strojenia nieciągłego modelu wykorzystywał algorytm bakteryjny do strojenia parametrów funkcji przynależności i metodę najmniejszych kwadratów do strojenia parametrów funkcji następników. Korzyści płynące z użycia proponowanej metody strojenia nieciągłych modeli rozmytych zostały pokazane na przykładzie.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this paper generalized Takagi-Sugeno-Kang model for approximating of discontinuous function is proposed. For tuning described model algorithm being a combination of bacterial algorithm and least square method is used. Efficient of proposed model with tuning method is illustrated by some examples.
PL
W artykule przedstawiono uogólniony model Takagi-Sugeno-Kang do aproksymacji funkcji nieciągłych. Do strojenia opisywanego modelu użyty został algorytm będący kombinacją algorytmu bakteryjnego i metody najmniejszych kwadratów. Efektywność przedstawionego modelu i zaproponowanej metody strojenia zilustrowana została na przykładzie.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.