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为解决“模糊规则爆炸”问题，提出一种基于模糊神经网络从试验样本抽取模糊规则的方法。首先，根据灰色关联分析的结果，将输入变量进行两两组合建立分层模糊子系统，其次对每个模糊子系统设计分层参数，结构优化算法，在权值学习过程中，模糊进化规划与分层方法相结合，网络的各层权值独立优化，并且各层权值优化问题简化为二次型问题，降低了权值优化过程中的计算复杂性，最终能够实现整个模糊神经网络的分层优化，各层神经元单独训练且训练结果互不影响，与常规的前向进化神经网络方法相比较，该方法通过对神经元的部分解群体的进化，缩短了个体的