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摘 要
分类器Ⅰ是基于模糊聚类网络设计的，该网络是一种模糊Kohonen聚类网络，它的实质是用Kohonen类型的算法实现模糊c-均值聚类；它能够较快地获得待聚类数据的中心点；与经典自组织映射算法的结合将能够大大加快自组织模型的收敛速度。此分类器可利用聚类算法可以轻松获得前件网络中的模糊规则数及隶属度函数的形状，该算法是对整个输入空间的直接划分，使用的是多维隶属度函数，尽量使隶属度函数覆盖整个输入空间，这就使规则的数目大为减少。从而避免了传统的按输入维数划分方法的“维数灾难”问题的发生。
分类器Ⅱ是基于自适应模糊神经网络设计的，在该分类器中将模糊系统网络结构化，模糊规则的隶属度函数参数化
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