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从样本数据中获取模糊规则的一种算法: 点击次数：; 发布时间： 2019-03-10; 发布时间：2019-03-10; 论文类型：期刊论文; 发表时间：1998-01-01; 发表刊物：系统工程学报; 收录刊物：CSCD; 卷号：13; 期号：1; 页面范围：57; ISSN号：1000-5781; 关键字：模糊神经网络; 规则抽取; 隶属函数; 学习; 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．

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教授博士生导师硕士生导师

性别：男

毕业院校：清华大学

所在单位：经济管理学院

学科：管理科学与工程. 系统工程. 系统分析与集成

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