%0 Journal Article
%T 基于TS模型的模糊系统辨识方法综述*
%A 蒋强
%A 肖建
%A 何都益
%A 蒋伟
%A 王梦玲
%J 计算机应用研究
%D 2009
%I 
%X 模糊模型设计方法归结为两种，即语义驱动和数据驱动。数据驱动模型具有更好的性能，是目前研究的热点。模糊系统辨识是数据驱动下模糊系统建模的重要手段，辨识的优良直接影响系统建模的精度。模糊系统辨识可以分为两部分进行认识，即模糊系统结构辨识和参数辨识。回顾了近年来模糊系统辨识的理论和方法，如subtractive聚类、多分辨率自适应空间分解、SVM、核函数法、粒子群算法和并行遗传算法等。对各种算法原理、特点进行了介绍，对模糊系统辨识的发展进行了展望。
%K 模糊系统
%K 系统辨识
%K 结构辨识
%K 参数辨识
%K TS模型
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=F05E85BB413BED4742643A0ADC5F8630&yid=DE12191FBD62783C&vid=96C778EE049EE47D&iid=B31275AF3241DB2D&sid=67289AFF6305E306&eid=99E9153A83D4CB11&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=30