论文研究 基于TS模型的模糊系统辨识方法综述.pdf
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。
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