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给出了一种建立ＧＮＰ值与产业结构的关系模型的算法．利用一个多输入单输出的模糊神经网络（ＭＩＳＯ－ＦＮＮ），提取关于人均ＧＮＰ值与工业比例、农业比例及人口密度的关系的模糊规则．利用模糊神经网络进行学习，调整隶属函数的形状及结论部分的参数；同时，还提出了一种在学习过程中动态筛选模糊规则的方法．仿真结果验证了算法的有效性．