摘要：在自适应谐振理论和域理论的基础上提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络算法ＦＴＡＲＴ。该算法将自适应谐振理论和域理论的优点有机结合，采用了独特的解决样本间冲突和动态扩大分类区域的方法，不需人为设置陷层神经元，学习速度快，精度高。此外，还提出了一种从ＦＴＡＲＴ网络中抽取符号规则的方法，即基于统计的产生－测试法，实验结果表明，使用该方法抽取出的符号规则可理解性好、预测精度高，可以很好地描述ＦＴＡＲＴ

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