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针对模糊聚类算法不适应复杂环境的问题，提出了一种新的动态进化聚类算法，克服了传统模糊聚类建模算法须事先确定规则数的缺陷。通过改进的遗传策略来优化染色体长度，实现对聚类个数进行全局寻优；利用FCM算法加快聚类中心参数的收敛；并引入免疫系统的记忆功能和疫苗接种机理，使算法能快速稳定地收敛到最优解。利用这种高效的动态聚类算法辨识模糊模型，可同时得到合适的模糊规则数和准确的前提参数，将其应用于控制过程可获得高精度的非线性模糊模型。