论文部分内容阅读
对含高度非线性的复杂系统的辨识与建邮一种二义线性模糊树方法,证明了对n维空间中任一闭集上的有限样本集或连续函数,总存在模糊树模型以任一精度逼近之,仿真结果表明,与已有的其它方法比较,模糊树模型不仅具有计算量小,精度高,对于输入空间维数不敏感等优点,同时它的逼近误差是单调下降的,模糊树模型在一定程度上模拟了对复杂问题进行分层、分段简化决策的思维过程,仿真结果描述这种方法的性能。