带混合学习算法的多阶段神经模糊系统模型 (2008年)

提出一种基于演绎模糊推理的多阶段神经模糊系统模型,对于给定的学习样本,通过结构学习(采用遗传算法)与参数学习(采用误差逆传播神经网络方法)过程,能够生成适当的演绎模糊规则集,并通过与单阶段神经模糊系统模型求解 Benchmark问题的实验对比,讨论和分析了该模型的有效性和健壮性.