【摘 要】
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在现代工业控制过程中，模糊控制以其实现简单、鲁棒性强等优点，被广泛用于复杂过程或对象的控制。但模糊控制在无任何先验知识或假设条件不充分时，如何获取模糊规则，是摆在控制器设计者面前的一大难题。但在某些情况下，人们可以实时采集到工业生产过程的大量的输入输出数据，而数据挖掘技术能从大量的数据中抽取有用的知识或规则。在这种情况下，利用模糊数据挖掘技术来设计模糊控制器的初步结构，从数据集中挖掘模糊关联规则并
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在现代工业控制过程中，模糊控制以其实现简单、鲁棒性强等优点，被广泛用于复杂过程或对象的控制。但模糊控制在无任何先验知识或假设条件不充分时，如何获取模糊规则，是摆在控制器设计者面前的一大难题。但在某些情况下，人们可以实时采集到工业生产过程的大量的输入输出数据，而数据挖掘技术能从大量的数据中抽取有用的知识或规则。在这种情况下，利用模糊数据挖掘技术来设计模糊控制器的初步结构，从数据集中挖掘模糊关联规则并形成模糊控制查询表，同时利用遗传算法来优化隶属度函数参数，改善模糊控制器的性能。这已经成为当前模糊控制应
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