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提出了一种基于经验数据而非语言的T-S模糊控制器设计和优化方法.此方法分为三个阶段,第一阶段依据输入变量的范围来确定输入变量的高斯型隶属度函数;第二阶段在不改变输入变量隶属度函数的前提下,对经验数据施加递推最小二乘法以确定T-S模糊控制器的后件系数;第三阶段,使用梯度下降方法同时优化控制规则的前件参数和后件参数.倒立摆的仿真试验结果验证了该方法的有效性.