自动调优
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基于遗传算法的模糊隶属函数自动优化系统
该项目通过结合遗传算法的全局优化能力与模糊逻辑系统的非线性映射能力，实现了隶属函数参数的自动整定。核心功能是将模糊推理系统中的三角形、高斯形或梯形隶属函数的特征点（如顶点、宽度、斜率等）进行参数化编码，转化为遗传算法的染色体。系统通过运行模糊推理并计算实际输出与期望目标之间的误差（如均方根误差RMSE），将其倒数或负值作为适应度函数。利用遗传算法的选择、交叉和变异操作，在解空间内搜索能够使系统性能指标最优的隶属函数参数组合。该系统特别适用于人工经验难以准确描述的复杂过程控制、模式识别以及故障诊断等场景，能
