This paper aims to improve a new hybrid model for system identification area. The proposed hybrid model consists of an adaptive Hammerstein model, an adaptive Wiener model, and a Neuro-Fuzzy (NF) network based softswitching mechanism (SSM). SSM structure in hybrid model increases the success of block model by selecting the best results of Hammerstein and Wiener model outputs. In literature, there are various studies about NF based on Hammerstein or Wiener model types applied to system identification. In the proposed model, Hammerstein and Wiener models with NF network are used together different from the literature. In simulation studies, five different type of systems are identified with different models (Hammerstein, Wiener and the proposed hybrid model) optimized by Recursive Least Square (RLS). Then the performances of these models are compared. Simulation results reveal the effectiveness and robustness of the proposed identification model. Özet-Bu çalışmanın amacı sistem kimliklendirme alanında yeni bir karma model geliştirmektir. Önerilen karma model uyarlanabilen bir Hammerstein model, bir Wiener model ve esnek anahtarlama mekanizmasına dayanan bulanık sinir ağını içermektedir. Karma modeldeki esnek anahtarlama mekanizması Hammerstein ve Wiener model çıkışlarının en iyi sonuçlarını seçerek blok model başarısını arttırmaktadır. Literatürde, sistem kimliklendirmede uygulanan bulanık sinir ağı temelli Hammerstein ya da Wiener modellerle ilgili birçok çalışma vardır. Önerilen modelde, bulanık sinir ağıyla birlikte Hammerstein ve Wiener modelleri literatürden farklı olarak bir arada kullanılmıştır. Simülasyon çalışmalarında, farklı tipteki beş sistem tekrarlayan en küçük kare ile optimize edilmiş olan farklı modeller (Hammerstein, Wiener ve önerilen model) ile kimliklendirilmiştir. Daha sonra bu modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmaları önerilen modelin etkinliğini ve sağlamlığını ortaya koymaktadır. Anahtar Kelimeler-bulanık sinir ağı, karma zeki sistemler, optimizasyon, esnek anahtarlama, sistem kimliklendirme
