Die Methode von SUGENO dient ebenfalls zum Entwurf eines fuzzy-geregelten Prozesses
und unterscheidet sich vom MAMDANI-Konzept durch die Art der Regelbasis und durch
die Methode, einen scharfen Ausgangswert zu bekommen.
Sie beinhaltet die folgenden Schritte:
1. Regelbasis: Die Regelbasis besteht aus Regeln der folgenden Form:
Es bedeuten:
- unscharfe Mengen, die durch Zugehörigkeitsfunktionen festgelegt werden
können;
- scharfe Eingabewerte, wie z.B. der Fehler 
und die Fehleränderung
die etwas über die Dynamik des Systems aussagen;
- Parametergewichte der 
- zur 
-ten Regel gehörige Ausgangsgröße
2. Fuzzifizierungsalgorithmus: Für jede Regel 
wird ein 
berechnet.
3. Entscheidungsmodul: Aus dem gewichteten Mittel der 
mit den 
aus
der Fuzzifizierung wird die nicht fuzzy-wertige Ausgangsgröße berechnet:
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(5.406) |
Dabei bedeutet 
einen scharfen Wert.
Eine Defuzzifizierung wie bei der MAMDANI-Methode entfällt hier.
Die Bereitstellung der Werte der Gewichtsparameter 
stellt zwar ein Problem dar,
aber die Parameter können durch ein maschinelles Lernverfahren, z.B. durch ein
künstliches neuronales Netz, ermittelt werden.
