Robust Kernel Clustering Algorithm for Nonlinear System Identification
المؤلفون المشاركون
Chaari, Abdelkader
Bouzbida, Mohamed
Hassine, Lassad
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In engineering field, it is necessary to know the model of the real nonlinear systems to ensure its control and supervision; in this context, fuzzy modeling and especially the Takagi-Sugeno fuzzy model has drawn the attention of several researchers in recent decades owing to their potential to approximate nonlinear behavior.
To identify the parameters of Takagi-Sugeno fuzzy model several clustering algorithms are developed such as the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm, Possibilistic C-Means (PCM) algorithm, and Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) algorithm.
This paper presents a new clustering algorithm for Takagi-Sugeno fuzzy model identification.
Our proposed algorithm called Robust Kernel Possibilistic Fuzzy C-Means (RKPFCM) algorithm is an extension of the PFCM algorithm based on kernel method, where the Euclidean distance used the robust hyper tangent kernel function.
The proposed algorithm can solve the nonlinear separable problems found by FCM, PCM, and PFCM algorithms.
Then an optimization method using the Particle Swarm Optimization (PSO) method combined with the RKPFCM algorithm is presented to overcome the convergence to a local minimum of the objective function.
Finally, validation results of examples are given to demonstrate the effectiveness, practicality, and robustness of our proposed algorithm in stochastic environment.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bouzbida, Mohamed& Hassine, Lassad& Chaari, Abdelkader. 2017. Robust Kernel Clustering Algorithm for Nonlinear System Identification. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189830
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bouzbida, Mohamed…[et al.]. Robust Kernel Clustering Algorithm for Nonlinear System Identification. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189830
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bouzbida, Mohamed& Hassine, Lassad& Chaari, Abdelkader. Robust Kernel Clustering Algorithm for Nonlinear System Identification. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189830
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189830
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر