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提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法。首先利用Simba算法进行特征变量选择;然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型;最后利用多目标遗传算法对初始模糊模型的结构和参数进行学习。利用该方法对Wisconsin Breast Cancer问题进行分类，仿真结果验证了方法的有效性。