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Two Identification Methods for a Nonlinear Membership Function
Ist Teil von
Complexity (New York, N.Y.), 2021, Vol.2021 (1)
Ort / Verlag
Hoboken: Hindawi
Erscheinungsjahr
2021
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
This paper proposes two parameter identification methods for a nonlinear membership function. An equation converted method is introduced to turn the nonlinear function into a concise model. Then a stochastic gradient algorithm and a gradient-based iterative algorithm are provided to estimate the unknown parameters of the nonlinear function. The numerical example shows that the proposed algorithms are effective.