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提出一种简单而有效的从数据中提取模糊IF-THEN规则的混合方法:首先通过启发式方法确定模糊IF-THEN规则结论部分非模糊单值(即实数)的初始值,然后通过梯度下降学习方法对模糊模型前提参数和结论参数同时进行精调.这种方法的优点是不仅模型精度较高,而且收敛速度快.由于提出的方法对模型的性能有明显的影响,因此,对如何系统地调整输入-输出数据对权值的方法也进行了研究.最后通过仿真实例验证了提出的模型优于传统的模型.