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给出了一种改进的RPCL算法,然后提出了一种基于此算法的Sugeno型模糊推理系统构造方法.该方法首先对训练样本子集聚类以形成初始模糊规则集合,然后对初始模糊规则集合再次聚类以确定模糊语言值个数和隶属函数,从而克服了以往规则提取法在训练样本不充分时规则数目难以确定及规则提取不足等缺点.最后,以倒车实验为例验证了该方法的有效性.