从样本数据中获取模糊规则的一种算法

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。