Se utiliza un nuevo método llamado búsqueda de cuco (CS) para extraer y aprender el modelo difuso de Takagi-Sugeno (T-S). En el método propuesto, la partícula o cuco de CS está formada por la estructura de reglas en términos de número y reglas seleccionadas, el antecedente, y los parámetros consecuentes del modelo difuso T-S. Estos parámetros se aprenden simultáneamente. El modelo difuso T-S optimizado se valida utilizando tres ejemplos: el primero un problema de modelado de plantas no lineales, el segundo un problema de identificación de sistemas no lineales de Box-Jenkins, y el tercero la identificación de un sistema no lineal, comparando los resultados obtenidos con los resultados existentes de otros métodos. El método CS propuesto proporciona un modelo difuso T-S óptimo con un menor número de reglas.
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