【摘 要】
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模糊逻辑系统的参数辨识研究是20世纪90年代以来模糊系统理论研究的重要方向，同时也是模糊系统理论的一个重要支柱。模糊逻辑系统参数辨识理论为智能控制提供了理论基础，以及成
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模糊逻辑系统的参数辨识研究是20世纪90年代以来模糊系统理论研究的重要方向，同时也是模糊系统理论的一个重要支柱。模糊逻辑系统参数辨识理论为智能控制提供了理论基础，以及成功应用的保证。
模糊系统的函数逼近方法主要是根据输入一输出数据对来为非线性系统建立近似模型，基于广义隶属度函数的模糊逻辑系统作为一种模糊逻辑系统，有定理已经证明它为一个万能逼近器。本文的主要工作是在这一定理的前提下分别用非线性最小二乘算法，模糊神经网络方法，和遗传算法辨识基于广义隶属度函数模糊逻辑系统的参数，并且分析了各种辨识方法的优缺点，最后提出了将遗传算法与非线性最小二乘算法和遗传算法与模糊神经网络相结合产生的两种混合算法，其混合算法都具有稳定、收敛速度快等优点。
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In order to solve
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