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根据遗传算法的演化原理，提出了一种新的度量模糊Hamming网络参数性能优劣的适应度函数，在此基础上，将遗传算法作为模糊Hamming网络的训练算法，进行网络参数寻优，并采用UCI机器学习数据库中不同的数据集进行对比测试。试验结果表明：将遗传算法与模糊Hamming网络相结合，可以快速求得最优网络参数组合，避免原有参数调整时的盲目性和随机性，训练后的网络具有分类迅速、准确、稳定的特点。