摘要：一种基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊神经网络由前件网络的后件网络两部分组成，前件网络用来匹配模糊规则的前件，它相当于每条规则的适用度。所提出的模糊网络具有局部逼近功能，且具有神经网络和模糊逻辑两者的优点，它既可以容易地表示模糊和定义的知识，又具有较好的学习能力，给出了调整规则后件参数及前件隶属度函函数参数的学习算法，举例说明了它的逼近性能。

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