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为使模糊分类器能够利用自适应模糊系统诸多优点，并避免随着输入空间维度增加出现“维度灾难”，提出一种新的模糊规则数确定的自适应模糊分类器。新分类器由多个用于区分出一种类别的模糊推理机组成，每个模糊推理机包含两条模糊逻辑“如果--则”规则，分类器的总规则数由待分类模式的类别数确定，分类器采用误差反向传播学习算法进行学习训练。对比 BP 神经网络分类器，通过对鸢尾花卉数据集与Ripley合成数据集的分类测试，新分类器具有较强的学习能力、分类识别能力，以及抗干扰、抗数据污染能力。