基于浮点数编码 GA 的 T-S 模型的模糊辨识方法  

Fuzzy Identification of T S Model via Float Encoding Genetic Algorithm

作　　者：王宏伟[1] 尤传富 张彤[2] 

机构地区：[1]吉林工学院自动化及电气工程系 [2]哈尔滨工业大学

出　　处：《吉林工学院学报（自然科学版）》1998年第3期59-63,共5页Journal of Jilin Institute of Technology

基　　金：高等学校博士基金资助项目

摘　　要：提出了一种基于浮点数编码遗传算法学习Ｔ－Ｓ模糊模型的辨识方法。对十进制浮点数编码的遗传算法进行了研究，融合和改进了一些遗传操作，并利用浮点数编码ＧＡ对Ｔ－Ｓ模糊模型为对象建立模糊神经网络中的参数进行估计。仿真给出了满意的结果。A general approach for identifying the T S fuzzy model based on float encoding genetic algorithm is proposed. The float encoding genetic algorithm is studied and some excellent operators are designed. The results have been used to estimate the parameters of fuzzy neural network based on T S fuzzy model. Simulation shows the results are satisfactory.

关 键 词：模糊辨识 模糊神经网络 遗传算法 T-S模型 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]