- 从样本数据中获取模糊规则的一种算法
- 点击次数：
- 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．
