经验知识驱动的TSK模糊建模融合方法提升系统辨识精度

本文主要探讨了一种创新的模糊建模方法，该方法旨在解决在实际工程问题中训练数据覆盖不足的问题，特别是在系统辨识领域。研究者提出了一种融合经验知识的建模策略，特别采用了TSK（Takagi-Sugeno-Kang）类型的模糊规则。TSK模型是一种广泛应用于模糊逻辑系统中的建模技术，它结合了简单的IF-THEN规则结构和线性规则集，能够更好地处理复杂系统的不确定性。 在结构辨识过程中，作者提出了一个模糊规则融合方法，这个方法主要用于确定初始模糊规则。模糊规则融合是通过对多个规则集进行集成，以增强模型的鲁棒性和预测精度。这种方法可能包括规则选择、规则权重分配或规则集优化等步骤，以确保规则的合理性和有效性。 在参数辨识阶段，原有的梯度下降方法被改进，其目标函数中加入了经验知识的准确性评价参数。这个参数的作用在于平衡样本数据和专家经验在模型构建过程中的相对重要性，避免过度依赖数据而忽视了实际操作中的行业知识。通过这种方式，模型能够更全面地考虑两种信息源，提高辨识结果的可靠性与精确度。 作者通过数值仿真和工程实例验证了这种方法的有效性。结果显示，提出的融合经验知识的模糊建模方法不仅能够充分利用有限的训练数据，还能有效整合专家经验和实际运行数据，从而显著提升系统预测的稳定性和准确性。这在诸如控制系统设计、过程工业控制等领域具有重要意义，有助于提升决策的科学性和效率。 本文提出了一种创新的模糊建模方法，通过模糊规则融合和参数调整策略，成功地解决了利用经验知识弥补训练数据不足的问题，对于提高系统辨识的精度和可靠性具有显著效果。这项研究成果对于推动IT行业特别是控制系统和决策支持领域的实践应用具有实际价值。