论文部分内容阅读
文章先提出了一种最优模糊逻辑系统,它能使样本中所有的输入-输出数据对都拟合到任意给定的精度(在此意义上的最优);然后将这种最优模糊逻辑系统推广到大样本问题,为此,将样本数据用最近邻聚类算法进行分组,将每一组数据(一个聚类)视为一个数据对,用最优模糊逻辑系统来进行拟合.还给出了学习算法并进行了仿真实验,结果说明其控制效果非常理想.