Рассмотрены интервальные нечеткие модели второго типа в задачах идентификации объектов со многими входами и выходами. Предложена математическая модель, которая может быть основой для нечеткого логического советчика, что позволит повысить качество идентификации и диагностики сложных объектов со многими входами и выходами в технических системах. Предложен генетический алгоритм обучения интервальной нечеткой модели второго типа со многими входами и выходами, который использует четыре схемы скрещивания: одноточечное, многоточечное, взвешенное среднее и взвешенное среднее арифметическое, – и две схемы мутации: равномерная и гауссова.
Ключевые слова:
интервальная нечеткая модель второго типа, объект со многими входами и выходами, нечеткий логический советчик, генетический алгоритм
ENG
