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从实际检测数据中提取模糊规则进而建立有效的模糊模型对实现复杂系统的智能建模与控制具有重要意义.在一些文献中对该问题进行了较深入的研究,并提出了有效的从数值数据中提取模糊规则的算法(简称为WM和iWM算法).对WM和iWM算法的进一步分析研究表明,该算法在完备性和鲁棒性方面还有进一步改进的可能.本文采用数据挖掘技术提出一个改进的提取模糊规则的算法(简称DM算法)并在完备性和鲁棒性方面与WM和iWM算法进行了比较研究.模糊建模实例表明,本文提出的DM算法具有更好的逼近能力和对不确定数据干扰的鲁棒性.