دانلود شبیه سازی مقاله در مورد بهینه سازی توابع عضویت فازی

اختصاصی از ژیکو دانلود شبیه سازی مقاله در مورد بهینه سازی توابع عضویت فازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این پست امکان دانلود شبیه سازی مقاله در مورد  بهینه سازی توابع عضویت فازی با عنوان زیر مربوط به سال 2005 و مجله elsevier برای شما فراهم شده است.

<!--StartFragment -->

H infinity estimation for fuzzy membership function optimization

در صورت بروز مشکل هنگام پرداخت هزینه به آیدی تلگرام بنده پیام دهید.
@adota

مقدمه مقاله به صورت زیر است.

<!--StartFragment -->

Given a fuzzy logic system, how can we determine the membership functions that will result in the best performance? If we constrain the membership functions to a specific shape (e.g., triangles or trapezoids) then each membership function can be parameterized by a few variables and the membership optimization problem can be reduced to a parameter optimization problem. The parameter optimization problem can then be formulated as a nonlinear filtering problem. In this paper we solve the nonlinear filtering problem using H1 state estimation theory. However, the membership functions that result from this approach are not (in general) sum normal. That is, the membership function values do not add up to one at each point in the domain. We therefore modify the H1 filter with the addition of state constraints so that the resulting membership functions are sum normal. Sum normality may be desirable not only for its intuitive appeal but also for computational reasons in the real time implementation of fuzzy logic systems. The methods proposed in this paper are illustrated on a fuzzy automotive cruise controller and compared to Kalman filtering based optimization.

دانلود شبیه سازی مقاله در مورد فازی و فیلتر کالمن

اختصاصی از ژیکو دانلود شبیه سازی مقاله در مورد فازی و فیلتر کالمن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله مربوط به سال 2003 با عنوان<!--StartFragment -->

Kalman filtering for fuzzy discrete time dynamic systems

در این پست برای شما قرار گرفته است.

در صورت بروز مشکل هنگام پرداخت هزینه به آیدی تلگرام بنده پیام دهید.
@adota

مقدمه مقاله به صورت زیر میباشد.

<!--StartFragment -->

This paper uses Kalman filter theory to design a state estimator for noisy discrete time Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy models. One local filter is designed for each local linear model using standard Kalman filter theory. Steady state solutions can be found for each of the local filters. Then a linear combination of the local filters is used to derive a global filter. The local filters are time-invariant, which greatly reduces the computational complexity of the global filter. The global filter is shown to be unbiased and (under certain conditions) stable. In addition, under the approximation of uncorrelatedness among the local models, the global filter is shown to be minimum variance. The proposed state estimator is demonstrated on a vehicle tracking problem and a backing up truck–trailer example.
© 2003 Elsevier B.V. All rights reserved.