Параметрична ідентифікація нелінійного об'єкту нечіткою регресійною моделлю

Abstract

Розроблена методика ідентифікації залежності «багатовимірний вхід–вихід» нечіткою регресійною моделлю при нечітко заданих вхідних змінних. Розглянута можливість оптимізації нечіткої регресійної моделі шляхом настроювання її параметрів генетичними алгоритмами за навчальною вибіркою експериментальних даних.

The developed method of authentication of dependence «multidimensional entrance–output» of the fuzzy regressive model at the unexpressly set entrance variables. Considered possibility of optimization of fuzzy regressive model by tuning of its parameters by genetic algorithms after the educational retrieval of experimental data.