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为了避免Mamdani模型参数优化易陷入局部最优，提出了构造Mamdani模糊神经网络的新算法。该算法用基于粒子群算法的模糊聚类确定Mamdani模糊神经网络的初始参数，然后用PSO算法对前件参数和后件参数进行优化。最后用梯度下降法对参数进一步寻优，从而实现模糊规则的自动调整、修改和完善。实验结果证明，该方法提高了Mamdani模糊神经网络的逼近能力。