一种基于神经网络的模糊推理方法

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对于Zadeh的模糊关系合成法则(简称CRI方法),选择一个适宜蕴涵关系矩阵是至关重要的.通常蕴涵关系矩阵的元素值是通过一个所构造的数学表达式计算的,或是由领域专家凭经验直接给出.然而,有时,特别是对于后一种情形,CRI法不能满足模糊推理最基本的一致性要求.文章构造了一个神经网络用于模糊推理,新方法不仅是CRI方法的推广,而且远比CRI方法易于满足推理的一致性要求.得益于神经网络的长处,新方法具有灵活性、可调性.文章给出了权值的具取值法.
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