作者：卢佩 陆秋君 徐家路模糊线性回归模型稳健模糊数参数估计
摘要：针对模糊线性回归模型传统的参数估计抗差能力较弱，容易夸大异常点的影响，提出一种基于数据调整的稳健估计方法。考虑系统输入为清晰数、输出为对称模糊数的数据集，本文首先回顾模糊线性回归模型传统的参数估计方法，并给出传统方法下基于数据删除的模型的影响分析以及模型的拟合评价方法。然后结合传统的参数估计方法，通过逐步删除异常点，直至模型达到满意的拟合优度，由回归模型得到模糊输出估计值后，引入3d原则和纠正比例函数，在对系统初始数据进行剔除或纠正后求出回归模型的参数估计。最后数据集上的实验及比较均证实了算法的有效性，做到识别出异常点的同时，兼顾参数估计的质量。
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