Нечеткая идентификация на основе регрессионных моделей параметрической функции принадлежности

Abstract

Запропоновано нову структуру нечіткої регресійної моделі, за якої кожній точці факторного простору ставиться у відповідність нечітке число з параметричною функцією належності. Залежність параметрів цієї функції належності від факторів впливу описується чіткими регресійними моделями. Коефіцієнти регресії визначаються за нечіткою навчальною вибіркою.A new structure of fuzzy regression model is proposed. The model maps an input vector into output fuzzy number with parametrical membership function. Crisp regression models take into account a dependence of the membership function parameters upon the influence factors. The regression coefficients are calculated based on learning sample.