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提出采用信息聚类－扩散的模糊神经网络（ＩＣＥＦＮ）来对小样本建立模型的理论．利用信息扩散将分类小样本信息扩散至周围信息点，从而解决神经网络在小样本上无法建模的缺陷．同时，还采用了因素程度空间来扩展输入＼输出结点，减少隐结点数，使网络进一步符合实际系统．该方法用于降水量预测，取得了满意的仿真结果．