【摘 要】
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对如何建立复杂过程模糊推理规则模型这一模糊系统研究中的关键问题进行了研究。给出一种通过实验数据获取MIMO复杂过程模糊规则模型的方法，即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数，然后，由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络，因此利用BP学习算法求得模糊规则模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有效较好的泛化能力。
【机 构】
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清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室(北京) 内蒙古工业大学电气工程系(呼和浩特)
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对如何建立复杂过程模糊推理规则模型这一模糊系统研究中的关键问题进行了研究。给出一种通过实验数据获取MIMO复杂过程模糊规则模型的方法，即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数，然后，由于要建立的模糊模型可以表示为一个前馈模糊神经网络，因此利用BP学习算法求得模糊规则模型的后件参数。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有效较好的泛化能力。
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