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T-S模糊辨识方法已成为模糊集理论和应用中的重要研究。仅在获取被辨识系统输入-输出数据情况下,提出一种能自动建立T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的有效方法。在结构辨识阶段,首先利用GK(Gustafson-Kessel)聚类算法对原始数据集进行聚类划分为若干个子集;再引入重叠因子对每个子集的大小做进一步简化;同时获取各个聚类中心及宽度。对于参数辨识,应用卡尔曼滤波方法求解后件参数值。最后,通过两个实验研究,论证所提出方法的有效性和优越性。