１初始化
———Ｊ——～
遗传操作
根据输出计算Ｅ
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计算性能指标Ｐ
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固１算法流程图
地反映算法本身的实际效能。所以常用于遗传算法的测试。考虑一个著名的三输入非线性函数模型【ｑ：
ｙ＝Ｋ?［（矿５）２．（妒５）２】．ｅｘｐ卜旦气芸旦上】＋ｃ（５）
ｌＵ
其中菇，，聋：，奶∈［０，１０】，Ｋ和Ｃ为常数，前两个输入变量的平方项关于它们区间的中点对称，第三个输入变量是一个指数函数，可以理解为前两个输入变量形成的输出表面的调制。为了方便画图描述由所给算法对该函数的优化结果，笔者选取戈乒１０，此时指数项的值为１，从而平方差项（ｘｌ－５）２一（＊２－－５）２的范围为卜２５，２５１，一般为了使函数的输出区间为【Ｏ，１０】，取常数Ｋ＝０．２，Ｃ＝５，此时的非线性函数模型为：
ｙ＝０。２?［（ｘｌ－５）２－（ｘ２－５）２】－ｅｘｐ［一坚豢鳖】＋５（６）
ｌＵ
首先由（６）式产生４００组输入输出数据集．通过ＭＡｎＡＢ中的模糊逻辑工具箱的ａｎｔｉｓ（自适应神经模糊推理系统）编辑器训练并检测。并利用ＭＡＴＬＡＢ７中的遗传算法工具箱（ｇａｔ００１）来实现遗传操作门。根据前述的方法及图ｌ所示的算法流程得出最终的模糊系统最优结构为５ｘ６ｘ３的形式（９０个规则）；三个输入变量的最优隶属度函数如图２所示。前两个输入变量的隶属度函数均匀地分布，而物的隶属度函数的分布不是均匀的，这是由于系统输出对物的指数依赖造成的。参考文献【６］与本文试验结果在规则数与均方差（ＭＳＥ）的关系上的比较如图３所示（折线ｌ表示参考文献［６】的结果，折线２表示本文试验结果），由图可以看出，本文一个只有３０个规则（５ｘ３ｘ２）的模糊系统比ｆ６１中具有１００个规则（５ｘ５ｘ４）的系统实现了更好的拟合准确性。图４显示了当物固定在最高值（即弘＝１０）时，所得输出Ｙ与输入戈。，戈：之间的的表面图。本文所给方法获得了更优越的性能。
４结论
本文中，我们设计了一个基于遗传算法的模糊系统来近似拟合模型不确定系统。在设计中采用了新颖的模糊数据挖掘技术从数据集中自动地提取模糊规则模型，由该算法确定的分割程度能更好地模拟端点和异点：并采用了ＲＧＡ对隶属度函数进行了全面优化；还介绍了一种由数据设计模糊控制器的方
１．０
０．５
０
ｏｌ２３４５６７８９ｌＯ
（ａ）ｘ。的隶属度函数
（ｂ）ｘ：的隶属度函数
０．８
０．７
Ｏ．６
０．５
Ｏ．４
０．３
Ｏ．２
０．１
０
（ｃ）ｚ，的隶属度函数
豳２隶属度函数
模糊规则数
图３本文与参考文献【６】的比较
图４最终的输出表露
法，该方法能自动确定许多用户定义的参数，从而使无经验的使用者能够简易地设计一个模糊控制器。而且．能够检测每个输入变量的重要性，并根据不同的重要性分别赋予它们不同的隶属度函数值。实验结果明显地表明所给算法能够成功地构造一个简洁的模糊系统并保证精确的拟合准确性。
（收稿日期：２００５年１２月）
参考文献
１．朱伟兴等．基于遗传算法的模糊控制器的综合优化设计【Ｊ］．计算机工程与应用。２００２；３８（２３）：６８～７０
（下转１１７页）
争
基于遗传算法的模糊控制器的优化设计——采用模糊数据挖
掘技术
作者：徐开军， 朱伟兴， XU Kai-jun， ZHU Wei-xing
作者单位：江苏大学电气信息工程学院,江苏,镇江,212013
刊名：
计算机工程与应用
英文刊名：COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
年，卷(期)：2006,42(29)
参考文献(7条)
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2002(06)
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