一种新型的基于遗传算法的进化模糊推理系统  

A New Evolving Fuzzy Inference System Based on Genetic Algorithm

作　　者：卓茗[1] 孙增圻[1] 

机构地区：[1]清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084

出　　处：《计算机工程》2006年第3期180-182,共3页Computer Engineering

基　　金：国家重点基础研究专项基金资助项目(G2002cb312205);国家自然科学基金(60174018);国家自然科学基金重大研究计划专项基金(90205008)联合资助项目

摘　　要：介绍了遗传算法和进化模糊推理系统的融合方式及结构,应用一种新型的基于遗传算法的进化模糊推理系统动态自适应的在线学习和离线学习。使用进化聚类方法,模糊规则在系统执行过程中进行创建和更新,并且采用遗传算法优化进化聚类的结果,修改成员的隶属度函数,通过模糊推理系统计算系统的输出。This paper presents the amalgamation manner and structure of genetic algorithm and evolving fuzzy inference system （EFIS）, applies a new EFIS based on GA for dynamic adaptive on-line and off.line learning. An evolving clustering method （ECM） is employed, and new fuzzy rules are.created and updated during the operation of the system. Genetic algorithm is applied to optimize the result of ECM and modify the membership functions, calculates the system output by fuzzy inference system.

关 键 词：遗传算法 进化模糊推理系统 进化聚类 建模与仿真 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]