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提出一种基于模块化模糊子系统的分层模糊神经网络，该分层模糊神经网络基于高斯隶属函数，且功能上等价于一个TSK模糊系统，这种分层神经网络在保留了传统模糊神经网络很多优点的同时有效地抑制了“维数灾”问题,而且在模糊子系统中模糊规则的激活强度有所提高，仿真试验结果表明。该方法能获得更为简洁有效的模糊规则集。