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一种新型的基于遗传算法的进化模糊推理系统
引用本文:卓茗,孙增圻. 一种新型的基于遗传算法的进化模糊推理系统[J]. 计算机工程, 2006, 32(3): 180-182
作者姓名:卓茗  孙增圻
作者单位:清华大学计算机科学与技术系,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;清华大学计算机科学与技术系,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划);中国科学院资助项目;国家自然科学基金
摘    要:介绍了遗传算法和进化模糊推理系统的融合方式及结构,应用一种新型的基于遗传算法的进化模糊推理系统动态自适应的在线学习和离线学习。使用进化聚类方法,模糊规则在系统执行过程中进行创建和更新,并且采用遗传算法优化进化聚类的结果,修改成员的隶属度函数,通过模糊推理系统计算系统的输出。

关 键 词:遗传算法  进化模糊推理系统  进化聚类  建模与仿真
文章编号:1000-3428(2006)03-0180-03
收稿时间:2005-01-23
修稿时间:2005-01-23

A New Evolving Fuzzy Inference System Based on Genetic Algorithm
ZHUO Ming,SUN Zengqi. A New Evolving Fuzzy Inference System Based on Genetic Algorithm[J]. Computer Engineering, 2006, 32(3): 180-182
Authors:ZHUO Ming  SUN Zengqi
Affiliation:Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, National Laboratory of Intelligent Technique and System, Beijing 100084
Abstract:This paper presents the amalgamation manner and structure of genetic algorithm and evolving fuzzy inference system(EFIS),applies a new EFIS based on GA for dynamic adaptive on-line and off-line learning.An evolving clustering method(ECM) is employed,and new fuzzy rules are created and updated during the operation of the system.Genetic algorithm is applied to optimize the result of ECM and modify the membership functions,calculates the system output by fuzzy inference system.
Keywords:Genetic algorithm   Evolving fuzzy inference system   Evolving clustering   Modeling and simulation
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