提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统,该系统采用两级聚类算法(改进的最近邻域聚类算法和Gustafson-Kessel模糊聚类算法)对输入/输出数据进行模糊聚类,并由模糊聚类的划分熵确定最优划分,建立模糊模型,模型精度可由梯度下降法进一步提高。仿真结果表明,这种神经模糊系统具有结构简单、规则效少、学习速度快以及楚模精度高等特点。
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