~A11~?A~B11~?B11?1:z1?p1x?q1y?r1Y0X~A20~B2~?Az?~?B2?1z1??2z2?1??2orz??1z1??2z2112?2:z2?p2x?q2y?r20xX0Y 图3.2.9 两前件两规则的T-S模糊推理过程
与Mamdani模糊推理方法不同，T-S模糊模型在其推理机制中不严格遵循推理复合规则。当T-S模糊模型的输入是模糊的时，会造成一定困难。对于T-S模糊推理方法，通过加权平均或加权和所获得的整体输出通常是精确的，这与常规的模糊推理方法有所不同，因为常规的模糊推理系统往往是以适当的方式把模糊性从输入传播到输出。由于T-S模糊推理得到的结果是精确的，所以T-S模糊推理过程不需要进行耗时的、数学上不易分析的去模糊化运算。正是如此，T-S模糊推理是目前基于样本的模糊建模中最常选用的方法。
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