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J-GLOBAL ID：202102212301847656   整理番号：21A0064398

入力変数選択と粒子群最適化パラメータ最適化に基づく非線形動的システムのファジィ同定【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy Identification of Nonlinear Dynamic System Based on Input Variable Selection and Particle Swarm Optimization Parameter Optimization

著者 (3件)： Jinfeng Lv (Engineering Research Center of the Ministry of Education for Intelligent Control System and Intelligent Equipment, Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Fucai Liu (Engineering Research Center of the Ministry of Education for Intelligent Control System and Intelligent Equipment, Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Yaxue Ren (Engineering Research Center of the Ministry of Education for Intelligent Control System and Intelligent Equipment, Yanshan University, Qinhuangdao, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 220557-220569  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 入力変数選択はデータ駆動モデルの開発における必須段階である。工学における複雑な非線形システム(可変負荷空気圧負荷システムのような)のための高い同定精度を有するファジィモデルを確立するために,重要な入力変数の選択に基づく新規なファジィ同定法を提案した。最初に,簡易2段階ファジィ曲線と表面法を用いて,それらの有意性に従って元の入力変数をランク付けし,出力に最も関連する変数をT-Sファジィモデルの入力として選択した。次に,ファジィc-平均クラスタ化アルゴリズムおよび粒子群最適化アルゴリズムを用いて,先行パラメータを同定し,そして,再帰最小二乗法を用いて,結果パラメータを同定した。提案したファジィ同定法の妥当性を2つのベンチマーク問題によって検証し,結果は,同定されたモデルの正確さが他の既存のモデルと比較して有意に改善されることを示した。最後に,提案方法を実際の可変負荷空気圧負荷システムの実用的データに実装して,優勢軌道マッチング性能を達成した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  非線形系 ,  *動的系 ,  クラスタ化 ,  等級づけ ,  ベンチマーク ,  *曖昧さ
準シソーラス用語： 空気圧 ,  *粒子群最適化 ,  *パラメータ最適化 ,  Takagi-Sugenoモデル ,  ファジィモデル ,  データ駆動 ,  *変数選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 変数選択 ,  粒子群最適化 ,  パラメータ最適化 ,  非線形 ,  動的システム ,  ファジィ ,  同定