【摘 要】
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本文提出一种神经模糊系统模型，其中模糊规则前件用л隶属函数（形状类似于三角形隶属函数，但具有平滑性）表达，给出了类似于BP的参数学习算法．对于平滑函数近似问题的仿真结果表明，与
【机 构】
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南京理工大学计算机科学系!南京,210094,波尔多第三大学图像实验室!法国波尔多
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本文提出一种神经模糊系统模型，其中模糊规则前件用л隶属函数（形状类似于三角形隶属函数，但具有平滑性）表达，给出了类似于BP的参数学习算法．对于平滑函数近似问题的仿真结果表明，与模糊规则前件使用三角形隶属函数的神经模糊系统模型相比，本文提出的模型具有学习过程更加稳定平滑和逼近误差小的优点．对这两种模型性能上的差异做了定性解释．
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