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Linguistic model identification for fuzzy system

机译:模糊系统的语言模型辨识

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摘要

A simple identification method that realises fuzzy modelling using the input and output data pairs of a system is developed. The proposed method consists of two parts: one is to find the suitable number of rules and the other is to identify the parameters of fuzzy inference rules. A numerical example is provided to evaluate the feasibility of the proposed approach. Comparison shows that the suggested approach can produce a fuzzy model with higher accuracy than achieved previously in other methods.
机译:开发了一种使用系统的输入和输出数据对实现模糊建模的简单识别方法。所提出的方法包括两部分:一是找到合适数量的规则,二是确定模糊推理规则的参数。提供了一个数值示例来评估该方法的可行性。比较表明,所建议的方法可以产生比以前在其他方法中获得的精度更高的模糊模型。

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