摘要：在基于解释的机器学习问题上,近期提出的模糊模型FEBM(Fuzzy Explanation-Based Model)为模糊概念的识别和分类提供了一种很好的解决手段.在对该模型当对象的解释谓词在[0,1]上取确值的情况时,计算"对象属于概念C的真值"的公式进行适当调整的基础上,结合神经网络可以用于模式识别和分类的特点,提出了一种基于模糊神经网络和FEBM的模糊概念识别方法.实验表明,该方法是有效的和可行的,是关于该模型应用的一个极为有意义的尝试.

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