刘小雍，周淑芳，熊中刚，陈连贵，阎昌国

(1.遵义师范学院工学院，贵州遵义563002；2.遵义医学院附属医院医学检验科，贵州遵义563003)

基于结构风险最小化的TS模糊模型辨识研究∗

刘小雍1，周淑芳2∗，熊中刚1，陈连贵1，阎昌国1

(1.遵义师范学院工学院，贵州遵义563002；2.遵义医学院附属医院医学检验科，贵州遵义563003)

针对TS模糊模型的后件参数辨识，为了避免传统意义上以经验风险最小化来求解参数，同时考虑到如何控制模型结构复杂性以及经验风险又要最小，提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)结构风险分解建立新的代价函数来辨识TS模糊模型。紧接着，以该代价函数作为优化目标，TS模糊模型为约束条件，通过引入拉格朗日方法对其求解，最终得到模型的后件参数。该方法有如下显著特征:1)引出的代价函数是基于结构风险而非经验风险;2)计算过程不仅避免了核函数的选择，而且仅对原输入数据空间做内积;3)全局与局部性能得到保证。最后，论证了该方法的有效性和优越性。

结构风险最小化;TS模糊模型;代价函数;辨识

TS模糊模型是一种可以用来表征非线性系统的数学模型，利用这种方法可以将复杂的非线性系统转化为一些简单的线性子系统；此外，该模型还有良好的局部解释能力以及以任意精度逼近非线性系统，所以在非线性系统建模中得到了广泛应用。TS模糊模型[1]是Takagi和Sugeno于1985年提出来的，其模型辨识分为结构辨识和参数辨识两部分，而参数辨识又包括前件参数辨识和后件参数辨识。……