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提出了一种二层学习算法来优化模糊规则基。利用Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊神经网络对一个模糊规则基进行参数学习，学习方法为梯度下降法，然后利用遗传算法对规则基进行结构调整，采用二进制编码方法，一条规则对应于一个基因位，一个规则基对应于一条染色体。这种二层优化方法能较好地减少模糊规则基的冗余度，化简模糊规则基。仿真实验也证实了这一点。