作者：潘天红; 李少远分段仿射系统模糊分类法支持向量机
摘要：针对一类分段仿射结构的离散时间混杂系统，其模型辨识可等价成对系统数据的分类、分类边界的优化及分类数据的线性回归问题．利用改进的G-K模糊聚类算法，克服聚类迭代过程出现的非数值解问题：以综合性能指标最优确定最佳的子模型个数，从而获得最佳的分类数据：以隶属度为权值，采用加权最小二乘算法提高子模型辨识精度；通过聚类中心最短法则确定两两相邻的子数据集，利用支持向量机思想，构造出一个标准的二次规划问题，得到凸多面体的方程系数．仿真结果验证了该方法的有效性和实用性．
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