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在系统分析不同类型模糊模型的统一性描述及其待学习参数的特征分类基础上，提出了基于协作共同进化的广义模糊模型（COOPCE—GFM），论述了所涉及的相关问题，包括种群的编码及其不同的进化计算、各种群个体的合作及其适应值评估策略、模型的后件参数估计方法．COOPCE-GFM采用的两种群兆同进化以及灵活的二维和分层树状结构编码方式决定了其可学习各类模糊模型．该方法的另一个特点是对对象的先验知识要求少，文中分别用函数近似和分类问题为例说明其有效性．