基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识

针对 Takagi- Sugeno模糊逻辑系统的隶属函数不具有自适应性且模糊规则数的确定带有很大的人为主观性 ,这里引入了一类广义 Takagi- Sugeno模糊逻辑系统 ;在模型实现上 ,以广义 Takagi- Sugeno模型为个体 ,采用简单、有效的矩阵编码方式 ,借助遗传算法得到一个次优的广义 Takagi- Sugeno模糊系统模型 ,该模型不仅能很好地逼近所要辨识的非线性系统 ,而且还具有较低的复杂度 .仿真结果表明了广义 Takagi- Sugeno模型及其参数辨识方法的正确性和有效性 .