基于數(shù)據(jù)挖掘的T-S模糊規(guī)則提取.pdf

1、系統(tǒng)建模一向被視為控制與優(yōu)化中必不可少的環(huán)節(jié)，實(shí)際工程中也一直奉行“建模先行”的原則。隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展及生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，許多系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜，尤其是世界范圍內(nèi)日益加劇的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)以及人類認(rèn)識(shí)、改造和協(xié)調(diào)自然活動(dòng)的深入，使系統(tǒng)建模遇到了前所未有的挑戰(zhàn)，任務(wù)艱巨，急待解決，同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已經(jīng)出現(xiàn)，因此，如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決上述問(wèn)題成為當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的迅速發(fā)展、數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模的日

2、益擴(kuò)大以及人們對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中潛在信息的需求而迅速發(fā)展起來(lái)的新興的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，是計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相結(jié)合的產(chǎn)物。本論文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生淵源、基本思想和主要研究成果，以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀，同時(shí)還介紹了數(shù)據(jù)挖掘在工業(yè)過(guò)程優(yōu)化領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀及前景。
　　本論文通過(guò)對(duì)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘的研究，在基于一階T-S模糊模型的自適應(yīng)模糊神經(jīng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上，實(shí)現(xiàn)了基于二階T-S

3、模糊的模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)。盡管基于二階T-S模糊模型的自適應(yīng)模糊神經(jīng)系統(tǒng)較之一階系統(tǒng)要復(fù)雜，但只要選擇了正確的模型結(jié)構(gòu)以及參數(shù)，對(duì)于某些問(wèn)題，其性能要優(yōu)于一階系統(tǒng)。
　　文中詳細(xì)介紹了基于二階T-S模糊模型的自適應(yīng)模糊神經(jīng)系統(tǒng)，包括系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述、系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以及系統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法。并且用一個(gè)典型的例子來(lái)驗(yàn)證了基于二階T-S模糊模型的自適應(yīng)模糊神經(jīng)系統(tǒng)較之一階系統(tǒng)的優(yōu)越性。
　　在文章的最后，通過(guò)銅锍PS吹煉工業(yè)過(guò)程的實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證