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基于模糊聚类建立模糊模型的新方法
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为了实现自动建立Mamdani模糊模型,提出了一种基于局部数据密度的新方法.该方法采用局部近似隶属函数的模糊聚类算法对数据进行学习,从而挖掘出潜在的模糊规则集和隶属函数的参数,实现自动建立Mamdani模糊模型.在聚类时,不需要事先指定类的数目,确定类中心的同时能自动识别噪声,因此在建模时不需要做额外的去噪声处理.使用该方法对交通信息预测进行了仿真实验,结果表明本文提出的模糊建模方法行之有效.
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来源 ：
北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
年份： 2012
期： 2
卷： 38
页码： 257-261
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