基于T-S模型的模糊系统辨识方法综述.pdfVIP

第26卷第6期 计算机应用研究 V01．26No．6 2009年6月 Researchof Application Computers Jun．2009 基于T—S模型的模糊系统辨识方法综述 蒋强1’2，肖 建1，何都益2，蒋伟1，王梦玲1 (1．西南交通大学电气学院，成都610031；2．乐山师范学院，四川乐山614000) 摘要：模糊模型设计方法归结为两种，即语义驱动和数据驱动。数据驱动模型具有更好的性能，是目前研究 的热点。模糊系统辨识是数据驱动下模糊系统建模的重要手段，辨识的优良直接影响系统建模的精度。模糊系 统辨识可以分为两部分进行认识，即模糊系统结构辨识和参数辨识。回顾了近年来模糊系统辨识的理论和方 法，如subtractive聚类、多分辨率自适应空间分解、SVM、核函数法、粒子群算法和并行遗传算法等。对各种算法 原理、特点进行了介绍，对模糊系统辨识的发展进行了展望。 关键词：模糊系统；系统辩识；结构辨识；参数辨识；T．S模型 中图分类号：TPl8 文献标志码：A 文章编号：1001．3695(2009)06-2008—05 doi：10．3969／j．issn．1001-3695．2009．06．003 Overviewof of T—Smodel methods identificationon fuzzysystem JIANG Jianl，HE Weil，WANG Qian91”，XIAO Du．yi2，JIANG Meng—lin91 (1．SchoolElectrical Teachers Sichuan of Engineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031，China；2．1_eshanCollege，leshan 614000，Gh／na) aredifferent Abnract：There of model Call bedividedintotwo seman- methodologiesfuzzy design．whichmainly groups：the tic-driven anddata-driven becamemore forbetter thansemantic· modeling modeling．Data-drivenmodeling popular property identificationisoneofthemain of of model driven．Fuzzysystem approachesfuzzysystemmodeling．Theaccuracyfuzzysystem relatetotheresultof identificationincludesstructureidentificationand fuzzysys