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A GMDH-based fuzzy modeling approach for constructing TS model

机译：基于GMDH的TS模型模糊建模方法

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In this paper, a new learning algorithm based on group method of data handling (GMDH) is proposed for the identification of Takagi-Sugeno fuzzy model. Different from existing methods, the new approach, called TS-GMDH, starts from simple elementary TS fuzzy models, and then uses the mechanism of GMDH to produce candidate fuzzy models of growing complexity until the TS model of optimal complexity has been created. The main characteristic of the new approach is its ability to identify the structure of TS model automatically. Experiments on Box-Jenkins gas furnace data and UCI datasets have shown that the proposed method can achieve satisfactory results and is more robust to noise in comparison with other TS modeling techniques such as ANFIS.
机译：本文提出了一种新的基于数据处理分组方法（GMDH）的学习算法，用于Takagi-Sugeno模糊模型的辨识。与现有方法不同，称为TS-GMDH的新方法从简单的基本TS模糊模型开始，然后使用GMDH的机制生成复杂度不断增加的候选模糊模型，直到创建最佳复杂度的TS模型为止。新方法的主要特征是它能够自动识别TS模型的结构。在Box-Jenkins煤气炉数据和UCI数据集上进行的实验表明，与其他TS建模技术（如ANFIS）相比，该方法可达到令人满意的结果，并且对噪声更鲁棒。

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