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將區間二型模糊系統與神經網絡系統相結合，運用分組的思想構造抗噪逼近器，并用提出的抗噪性能評價標準進行抗噪衡量．實驗結果表明，該方法具有更好的逼近能力和抗噪能力．
二型模糊系統是在傳統的一型模糊系統的基礎上擴展而來的，適用于具有復雜不確定性的情況。二型模糊神經網絡系統是二型模糊系統與神經網絡系統的結合體，結合了二者的優缺點，因此二型模糊神經網絡系統具有處理模糊信息和自主學習的能力。傳統的模糊神經網絡系統用確定的數值作為隸屬度，而二型模糊神經網絡系統的隸屬度本身又是模糊的，從而二型模糊神經網絡系統能更好地描述隸屬度，大大增強了模糊不確定性的表達能力，在處理高度不確定性問題時比傳統模糊神經網絡系統具有更好的性能。但是由于二型模糊神經網絡中的二型模糊集的隸屬度本身具有模糊性，從而需要大量的運算，為了計算簡便，一般采用區間二型模糊集，而區間二型模糊集的第二隸屬度都等于。將二型模糊系統與神經網絡系統相結合，并運用分組的思想構造的逼近器．能夠在訓練樣本比較多的情況下提高逼近器的逼近能力和抗噪能力。
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