规则提取
-
-
-
-
-
基于模糊神经网络的函数逼近与分类规则提取系统
本项目旨在利用MATLAB平台构建一套综合性的模糊神经网络（FNN）计算框架，实现高精度的连续函数逼近与多维模式分类功能。系统通过融合模糊逻辑的推理能力与神经网络的学习机制，能够从海量数据中自动获取知识。在函数逼近方面，该项目支持对复杂非线性映射关系的建模，利用自适应调节的隶属度函数与输出权值，将逼近误差降至最低。在分类任务中，系统能够通过模糊划分对特征空间进行非线性分割，实现对离散类别的高效判定。该系统最核心的功能在于模糊规则的自动提取，它能够将隐藏在网络权值中的数学映射转换为人类可理解的IF-THEN
