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一种基于区间II型模糊集的T-S模糊模型的建模系统，其特征在于，包括输入模块、数据归类模块、模型前件数据处理模块、模型后件数据处理模块和输出模块，其中：输入模块负责采集实际工业过程中输入输出数据，组成样本作为系统输入，所获得的数据样本输入到数据归类模块，数据归类模块将数据样本进行分类，得到若干个I型模糊集以及数据样本的隶属度矩阵，将数据样本以及隶属度矩阵分别输入模型前件数据处理模块和模型后件数据处理模块，模型前件数据处理模块将I型模糊集扩展成区间II型模糊集，模型后件数据处理模块将后件线性多项式中的系数扩展成为区间I型模糊集，最后将模型前件的区间II型模糊集参数和模型后件的区间I型模糊集参数输入到系统的输出模块，得到系统建立的模型输出；所述的模型前件数据处理模块，将数据归类模块得到的c个I型模糊集扩展得到c个区间II型模糊集，作为模糊模型规则的前件参数，模型前件数据处理模块根据用户设定的需要选取的样本组数，以类为单位，选出若干组十分相近的数据样本，然后找出每组样本中隶属度最大的一个和隶属度最小的一个，计算出每组样本的隶属度变化范围，再得出每个类中所有样本组隶属度变化范围的平均值，作为该类的隶属度的变化范围，最后将样本在I型模糊集中的隶属度作为中心值，用得出的变化范围将隶属度扩展为区间，作为区间II型模糊集的一阶隶属度，于是I型模糊集就扩展成了区间II型模糊集，从而确定了区间II型T-S模糊模型规则的前件参数；所述的模型后件数据处理模块，根据接收数据归类模块传送过来的数据，将T-S模糊模型规则的后件多项式的系数扩展为区间I型模糊集，模型后件数据处理模块根据用户设定的需要选取的样本组数，以类为单位，选出若干组输入部分十分相近的数据样本，然后找出每组样本中输出部分最大的一个和输出部分最小的一个，得出每组样本的输出部分的变化范围，再将所有类中所有样本组的输出变化范围进行比较，取最大值，利用随机数发生器，对于每个数据样本，在0到最大值之间取两个数值，将数据样本的输出部分为中心值，以取的两个数值作为左右变化的范围将输出部分扩展为一个区间，得到区间左右两边的端点值，保持样本的输入部分不变，将输入部分分别同左右两边的端点值组成新的两组输入输出数据，最后以类为单位，采用最小二乘法分别辨识这左右两组数据输入部分和输出部分的线性关系多项式，得到左右两组多项式系数，将两个多项式合并为一个多项式，其系数是区间I型模糊集，每个区间I型模糊集左右两边的端点值为左右两组多项式中相应位置上的系数，合并后的多项式输出也是一个区间I型模糊集，这样T-S模糊模型每条规则的后件多项式系数就扩展成了区间I型模糊集，确定了区间II型T-S模糊模型规则的后件参数；所述的输出模块，将模型前件数据处理模块，模型后件数据处理模块得到的区间II型T-S模糊模型的前件参数和后件参数合并，得到c条模糊规则，将数据归类模块、模型前件数据处理模块，模型后件数据处理模块处理得到的模型参数存储到计算机的模型参数存储单元中，这些参数包括数据分类的c个中心值、每个类的隶属度偏差和数据样本输出部分的最大偏差、以及模型每条规则的后件多项式中的区间I型模糊集两边的端点值，然后将c条模糊规则的前件参数和后件参数通过降型计算得到一个区间I型模糊集，称之为降型集，系统最后的输出为降型集的中心值，输出的值通过绘图命令绘制成坐标曲线显示在屏幕上。 |
