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从样本数据中获取模糊规则的一种算法
被引：23
作者：
荣莉莉
王众托
机构：
[1] 大连理工大学系统工程研究所
来源：
关键词：
模糊神经网络，规则抽取，隶属函数，学习;
D O I：
暂无
中图分类号：
N94 [系统科学];
学科分类号：
0711 ;
081103 ;
1201 ;
摘要：
提出一种直接从样本数据中获取模糊规则的算法．模糊规则的隶属函数通过计算样本数据的方差与期望而得出，规则的抽取通过一个５层模糊神经网络实现，该算法包括两部分，第１部分确定出最佳规则；第２部分通过学习提高推理精度，通过仿真验证了该算法的有效性．
引用
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