【摘 要】
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针对当前开发模糊控制系统的一个难点——发现最优的隶属函数和模糊规则，研究了利用神经元网络的学习能力，从历史数据中发现隶属函数和模糊规则，在一定程度上减轻了系统开发工作
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针对当前开发模糊控制系统的一个难点——发现最优的隶属函数和模糊规则，研究了利用神经元网络的学习能力，从历史数据中发现隶属函数和模糊规则，在一定程度上减轻了系统开发工作量，克服了由于缺乏经验而可能造成的偏差．文中采用了三个学习算法：Ｋｏｈｏ－ｎｅｎ自组织算法、有监督的竞争算法以及ＢＰ算法，设计了一个二输入一输出的程序，并提供了运行结果
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