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针对模糊集理论在建模中对变化的外部环境适应能力差,以及基本神经网络模型不容易获得模糊集之间关系等问题,提出了一个具有基本模糊推理系统“IF-THEN”规则的多级离散模糊神经网络模型.分析了该模型的基本稳定性条件,并使用硬C均值聚类方法获得数据集之间的关系,采用遗传算法优化了该模型.最后通过计算机仿真验证了该模型的有效性.