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结合模糊C均值算法(FCM)与模糊最小一最大神经网络算法。提出一种基于超长方体集的模糊模式识别算法．首先采用基于特征加权的FCM算法进行粗划分。得到c个平行于特征轴的超椭圆球类；再根据已知的样本的类别标记进行进一步划分；以改进的最小一最大模型建立超长方体阵，使每个超长方体只能容纳一种类别的样本点。并且分属不同类别的超长方体无重叠．使用这种方法构建超长方体集更快速、更简单，但对训练样本的要求较高，应选择能够充分体现数据分布情况的数据点作为训练样本．