20、模糊系统设计：最优选择

模糊系统设计：最优选择

1. 模糊控制器的进一步优化

在合成模糊控制器并优化语言项数量向量 S 后，若需要进一步改进，可进行结构和参数优化。具体操作步骤如下：
- 规则库缩减 ：减少规则数量，提高推理效率。
- 优化隶属函数类型和参数 ：选择合适的隶属函数类型，并调整其参数，以提高模糊系统的性能。

2. 先进信息技术的开发与研究

开发了两种用于模糊系统开发和结构优化的信息技术改进方案，以实现语言项数量的最优选择：
- 基于顺序搜索方法 ：从第一个输入 x1 开始，依次为模糊系统选择最佳的语言项数量，直到最后一个输出 ym。
- 基于随机搜索方法 ：创建 H 个随机的语言项数量向量变体，并从中选择最佳的一个。

这两种改进方案都使用了基于蚁群优化（ACO）的生物启发方法和顺序搜索技术，为每个新获得的语言项数量向量变体自动设计规则库。

3. 信息技术有效性研究

以四旋翼无人机模糊控制系统的设计为例，交替使用上述两种改进方案，对四旋翼无人机高度控制系统的模糊控制器进行开发和结构优化。研究结果表明，该信息技术具有很高的有效性，具体表现为：
- 高效的模糊控制系统 ：能够开发出配置简单、规则库简洁的高效四旋翼无人机模糊控制系统。
- 飞行轨迹和控制瞬态 ：四旋翼无人机在复杂山地地形上的飞行轨迹和控制瞬态表现良好。
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