[发明专利]基于多目标蚁群算法的可解释混合类型模糊系统优化方法在审
| 申请号： | 202110001704.0 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112766510A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 赵涛;陈成森;佃松宜 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06N7/02 | 分类号： | G06N7/02;G06N3/00 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 610044 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多目标蚁群算法的可解释混合类型模糊系统优化方法，该方法包括构建可解释的混合类型模糊系统；采用模糊集在线聚类更新算法构建初始参考规则向量；采用改进的多目标前沿导向的连续蚁群优化算法对混合类型模糊系统的系统参数进行优化。本发明通过对模糊集不确定覆盖域的约束构建可解释的混合类型模糊系统，有效避免了冗余的区间二型模糊集的生成；并且采用模糊集在线聚类更新算法构建初始参考规则向量，不仅计算比较简单，还保留了传统的基于集合理论的相似性度量的特性；最后采用改进的多目标前沿导向的连续蚁群优化算法同时优化了控制性能和可解释性，实现了模糊控制器的可解释性和控制性能的较好平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多目标 算法 可解释 混合 类型 模糊 系统 优化 方法 | ||
【主权项】：
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