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传统专家系统的模糊知识规则库比较简单,系统在推理过程中几乎不能获得新知识,不能进行推理自学习,当系统遇到复杂并行综合模糊规则时,推理机制几乎无法实现.所以将复杂模糊规则进行正向推理处理就显得重要,并将处理后的规则前件作为神经网络的输入,结合径向基函数网络的优点建立新的模糊推理机,并通过推理迭代次数n的变化来改变学习率因子的方法进行网络推理自学习.