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在模糊建模中所取的采样点个数会对辨识出的模型精度产生影响，在只给出有限个数据采样点且数据分布不能人为控制的情况下怎样选取最优的采样点个数是模糊辨识中要解决的问题之一．通过采样点个数变化的模糊辨识算法来研究模糊建模中采样点个数对模型描述性能的影响．基于T—S模糊模型，采用对称三角形模糊划分和“网格对角线法”提取模糊规则，通过对DISO系统和Mackey—Glass无序时间序列进行建模，给出模糊模型训练性能指标和检验性能指标随采样点个数增加的变化趋势曲线．