模糊树模型及其在复杂系统辨识中的应用

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基于二叉树和模糊逻辑理论 ,提出了一种用于复杂系统建模的模糊树模型 .将线性模型和模糊集组织在树结构上 ,并给出了更新线性模型系数和模糊集隶属度函数的混合算法 .与其他建模方法相比 ,如 ANFIS,模糊树模型计算量小 ,精度高 ,尤其在高维数据建模中更为明显 .仿真结果描述了这种方法的性能 Based on binary tree theory and fuzzy logic theory, a fuzzy tree model is proposed for modeling complex systems. Linear models and fuzzy sets are organized on a tree structure and a mixture of updated linear model coefficients and fuzzy membership functions is given Compared with other modeling methods, such as ANFIS, the fuzzy tree model has less computational complexity and high accuracy, especially in high-dimensional data modeling.The simulation results describe the performance of this method
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