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针对图像分类的特点 ,提出了一种基于模糊小波基函数神经网络的图像分类器。该分类器采用小波基函数作为模糊隶属函数 ,将模糊技术与神经网络相结合 ,利用神经网络实现模糊推理 ,并可对隶属函数的形状进行实时调整 ,从而使分类器具备了更强的学习和自适应能力。实验结果表明 ,这种基于模糊小波基函数神经网络的分类器经过训练后 ,可应用于图像的分类 ,其分类精度明显高于传统的最大似然分类法