摘要：为了进一步提高模糊系统建立模型的精度，提出一种新的模糊系统算法ANFIS-HC-QPSO：采用一种混合型模糊聚类算法来对模糊系统的输入空间进行划分，每一个聚类通过高斯函数的拟合产生一个隶属度函数，即完成ANFIS系统的前件参数--隶属度函数参数的初始识别，通过具有量子行为的粒子群算法QPSO与最小二乘法优化前件参数，直至达到停机条件，最终得到ANFIS的前件及后件参数，从而得到满意的模糊系统模型。实验表明，AN-FIS-HC-QPSO算法与传统算法相比，能在只需较少模糊规则的前提下就使模糊系统达到更高的精度。

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