摘要:将自组织数据挖掘(Self-Organizing Data Mining, SODM)的建模机制引入到TS模型建模中。根据TS模型的结构,新方法分为两阶段,首先在粗调阶段通过自组织的方式生成模型的前件,并且利用最优复杂度的思想自动确定模型规则数,然后在细调阶段,使用粒子群算法(Panicle Swarm Optimization, PSO)来优化前提模糊集参数,同时使用SODM的核心技术数据分组处理技术(GroupMethod of Data handling, GMDH)的多层算法思想对进入后件的变量进行选择。新的方法不仅具有自动确定模型规则数的能力,而且通过模拟实验证明了它具有很好的抗干扰性。新方法为复杂系统的研究提供了一条有效途径。