一种基于量子遗传算法的扩展T S 模型辨识

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.