Адаптивные нечеткие модели идентификации нелинейных объектов на основе искусственных иммунных систем

Abstract

В данной работе рассмотрены вопросы адаптации нечетких моделей идентификации нелинейных объектов, представленных в виде системы нечеткого вывода и нечеткой нейронной сети, с использованием искусственных иммунных систем. Процесс адаптации состоит в настройке формы и параметров функций принадлежности, а также параметров и структуры (в случае системы нечеткого вывода) базы нечетких правил. Показана эффективность предложенных иммунных алгоритмов адаптации моделей нечеткого вывода на тестовых функций.