【摘 要】
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提出一种基于模糊神经网络进行数据挖掘的新方法。构成模糊神经网络的模糊化层采用高斯函数计算5个模糊隶属度，高斯函数需要的均值、方差以及隶属度的中心值都可通过预先计算
【机 构】
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空军工程大学工程学院,西安交通大学系统工程研究所
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提出一种基于模糊神经网络进行数据挖掘的新方法。构成模糊神经网络的模糊化层采用高斯函数计算5个模糊隶属度，高斯函数需要的均值、方差以及隶属度的中心值都可通过预先计算采集到的数据得到。模糊推理层采用取小取大运算代替常用的积和运算，加快了网络的推理速度。在模糊神经网络训练阶段，首先利用重心法对模糊化层输出进行反模糊化，再采用BP思想，利用梯度法求误差值并进行反传调整隶属度函数的参数值。为提高网络推理精度和速度，通过设立相应的规则对网络进行裁剪，剪掉多余的节点和权值，最后依据一定的思想对产生的模糊规则进行简化和提
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