时变阶状态空间的多变量演化模糊建模方法

Antonio Barros Feitosa Júnior, G. Serra
{"title":"时变阶状态空间的多变量演化模糊建模方法","authors":"Antonio Barros Feitosa Júnior, G. Serra","doi":"10.5753/eniac.2022.226779","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para a identificação de sistemas dinâmicos multivariável não lineares via modelo nebuloso evolutivo. O modelo evolutivo obtido é capaz de adaptar sua estrutura de forma autônoma, de acordo com o fluxo de dados. Os submodelos locais, no consequente das regras nebulosas, no espaço de estados, são capazes de ajustar sua ordem em função do tempo, para cada regra nebulosa, independentemente. Além disso, esta metodologia visa reduzir o número de parâmetros do algoritmo a serem especificados durante sua inicialização. A metodologia proposta foi aplicada para identificação de um evaporador industrial, cujos resultados demonstram sua aplicabilidade.","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"142 10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Multivariable Evolving Fuzzy Modeling Approach with Time Varying Order State Space\",\"authors\":\"Antonio Barros Feitosa Júnior, G. Serra\",\"doi\":\"10.5753/eniac.2022.226779\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para a identificação de sistemas dinâmicos multivariável não lineares via modelo nebuloso evolutivo. O modelo evolutivo obtido é capaz de adaptar sua estrutura de forma autônoma, de acordo com o fluxo de dados. Os submodelos locais, no consequente das regras nebulosas, no espaço de estados, são capazes de ajustar sua ordem em função do tempo, para cada regra nebulosa, independentemente. Além disso, esta metodologia visa reduzir o número de parâmetros do algoritmo a serem especificados durante sua inicialização. A metodologia proposta foi aplicada para identificação de um evaporador industrial, cujos resultados demonstram sua aplicabilidade.\",\"PeriodicalId\":165095,\"journal\":{\"name\":\"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)\",\"volume\":\"142 10 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-11-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.226779\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.226779","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本文提出了一种利用演化模糊模型识别非线性多变量动力系统的方法。所得到的演化模型能够根据数据流自主地调整其结构。在状态空间中,模糊规则的局部子模型能够独立地根据时间调整每个模糊规则的顺序。此外,该方法旨在减少算法初始化时需要指定的参数数量。将该方法应用于工业蒸发器的鉴定,结果表明其适用性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Multivariable Evolving Fuzzy Modeling Approach with Time Varying Order State Space
Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para a identificação de sistemas dinâmicos multivariável não lineares via modelo nebuloso evolutivo. O modelo evolutivo obtido é capaz de adaptar sua estrutura de forma autônoma, de acordo com o fluxo de dados. Os submodelos locais, no consequente das regras nebulosas, no espaço de estados, são capazes de ajustar sua ordem em função do tempo, para cada regra nebulosa, independentemente. Além disso, esta metodologia visa reduzir o número de parâmetros do algoritmo a serem especificados durante sua inicialização. A metodologia proposta foi aplicada para identificação de um evaporador industrial, cujos resultados demonstram sua aplicabilidade.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信