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一种基于 Takagi2 Sugeno 模型的模糊神经网络由前件网络和后件网络两部分组成。 前件网络用来匹配模糊规则的前件, 它相当于每条规则的适用度。 后件网络用来实现模糊规则的后件。 总的输出为各模糊规则后件的加权和, 加权系数为各条规则的适用度。 所提出的模糊神经网络具有局部逼近功能, 且具有神经网络和模糊逻辑两者的优点。 它既可以容易地表示模糊和定性的知识, 又具有较好的学习能力。 给出了调整规则后件参数及前件隶属度函数参数的学习算法, 举例说明了它的逼近性能。
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