刘福才，窦金梅，王树恩

(燕山大学 电院工业计算机控制工程河北省重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

混沌是一种出现在确定性系统中的貌似无序类似随机的复杂现象。随着混沌理论研究的不断深入及其在通信信号处理、自动控制与电子对抗等领域中的广泛应用，混沌时间序列的建模与预测已成为混沌理论研究领域中一个非常重要且极为活跃的方向。模糊集合理论自1965年创建以来，已得到广泛研究，并在许多领域得到了应用。基于模糊系统的混沌时间序列预测已取得丰硕成果，如文献[1]中提出基于模糊树模型辨识混沌系统， 文献[2]提出了一种模糊竞争学习算法的在线辨识方法来预测混沌动力系统，文献[3]提出一种鲁棒模糊聚类算法预测混沌时间序列，增强了模型的抗干扰能力。果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)是一种新的元启发式算法[4]，具有编程简单、全局优化、计算速度快等优点，目前在外贸出口预测[5]、企业经营业绩评估[6]、船舶操纵响应模型的辨识[7]等方面都得到很好的应用，将FOA应用于模糊模型的参数辨识是一个全新方向，为模糊辨识参数优化提供了一条新途径。最小Wilcoxon (least Wilcoxon， LW)算法[8]可以在有例外点的情况下实现对线性系统的辨识，有较强的鲁棒性，其应用已被很多学者重视。如文献[9]基于最小Wilcoxon T-S模糊模型，对非线性函数进行逼近；文献[10]用神经网络和粒子群优化算法对非线性复杂系统进行了基于LW方法的鲁棒辨识；文献[11]中，用W-范数和粒子群算法对前馈有源噪声系统进行鲁棒控制，改善了传统的x滤波最小均方误差(FxLMS)算法对扰动敏感的问题。……