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一种通过动态筛选模糊规则来提高多输入系统精度的算法

荣莉莉  王众托  
【摘要】:本文提出了一种提高多输入模糊推理系统精度的算法。首先,建立一个多输入单输出的模糊神经网络(MISO-FNN),从样本数据中提取描述系统关系的模糊规则。然后,利用模糊神经网络进行学习,在调整隶属函数的参数同时,对规则进行动态筛选,以使所得到的规则高精度地反映样本数据的特性。通过一个仿真实例验证了该算法的有效性。

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