一种基于量子遗传算法的扩展T-S模型辨识

摘要：

　　在传统T-S模型的基础上，提出一种扩展T-S模型。该模型由一组模糊规则组成，由规则前件实现输入空间的划分，将成员函数及其函数变换引入规则后件以实现对输入子空间的非线性映射。对于该模型的建立，使用改进量子遗传算法优化规则前件，递推最小二乘法确定规则后件参数。通过对两个典型非线性系统辨识，仿真结果表明了该模型可以显著提高辨识精度，且具有很好的泛化性能。

关键词：扩展T-S模型、模糊规则、成员函数、量子遗传算法、递推最小二乘法

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目60773065

在线出版日期：2013-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1268-1272