《模糊系统辨识》课件.pptx
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1、模糊系统辨识PPT课件目录模糊系统辨识概述模糊集合与隶属度函数模糊逻辑与模糊推理模糊系统辨识方法模糊系统辨识的实践案例CONTENTS01模糊系统辨识概述CHAPTER模糊系统辨识是一种基于模糊逻辑和模糊集合理论的智能辨识方法,用于处理具有不确定性、不完全性和模糊性的系统。定义模糊系统辨识能够处理不确定性和模糊性,通过模糊集合和隶属度函数来描述系统的输入输出关系。处理不确定性和模糊性模糊系统能够逼近任何非线性函数,适用于各种复杂的非线性系统。强大的非线性映射能力模糊系统采用规则库的形式,易于实现和调整,能够根据实际需求进行修改和优化。易于实现和调整定义与特点控制系统用于图像分割、目标跟踪和图像
2、识别等。图像处理语音识别医疗诊断01020403用于疾病诊断和治疗方案的制定等。用于控制系统的参数优化、故障诊断和系统辨识等。用于语音信号的分类、识别和转换等。模糊系统辨识的应用场景将输入空间划分为若干个模糊集合,将输入变量映射到相应的模糊集合上。模糊化基于输入输出的模糊关系,建立一系列的模糊规则,用于描述系统的输入输出关系。规则库根据输入的模糊集合和规则库中的模糊规则,进行模糊推理,得到输出模糊集合。推理机将输出模糊集合转换为实际输出值,得到系统的输出结果。去模糊化模糊系统辨识的基本原理02模糊集合与隶属度函数CHAPTER模糊集合在经典集合论中,一个对象要么完全属于某个集合,要么完全不属于
3、该集合。但在实际生活中,事物的属性往往存在中间状态。模糊集合论引入了“隶属度”的概念,表示一个对象对某个集合的隶属程度。隶属度函数用于描述模糊集合中元素属于该集合的程度。它是一个函数,输入为一个元素,输出为该元素属于该集合的隶属度,取值范围为0到1之间。模糊集合的概念定义隶属度函数是描述模糊集合中元素属于该集合的程度的函数。非负性隶属度函数的值域为0,1,表示元素属于集合的程度是非负的。可加性对于多个元素的隶属度可以进行加法运算。可乘性对于多个元素的隶属度可以进行乘法运算。隶属度函数的定义与性质以高斯函数为基础,形式简单,易于计算。高斯型形式简单,易于实现,但不易处理边界问题。三角形型形式简单
4、,易于实现,但不易处理边界问题。梯形型还有许多其他类型的隶属度函数,如柯西型、拉普拉斯型等。其他类型常见的隶属度函数类型经验法根据专家经验或实验数据确定隶属度函数。学习法通过训练数据学习得到隶属度函数,常用于神经网络等机器学习方法中。推理法根据已知的隶属度函数关系,通过逻辑推理得到新的隶属度函数。隶属度函数的确定方法03模糊逻辑与模糊推理CHAPTER模糊集合是传统集合的扩展,它允许元素具有不明确的边界。模糊集合隶属度模糊逻辑运算隶属度用于描述元素属于某个集合的程度,它是一个介于0和1之间的实数。模糊逻辑运算包括模糊与、模糊或、模糊非等,它们对应于传统逻辑运算的真值表。模糊逻辑的基本概念03模
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