【摘 要】
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目前，基于神经网络的分类系统在许多领域得到了越来越广泛的应用。但是，该系统大多采用的是离线自适应机制，即神经网络需学习新的分类知识时，要重新训练神经网络，从而大大增加神经
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目前，基于神经网络的分类系统在许多领域得到了越来越广泛的应用。但是，该系统大多采用的是离线自适应机制，即神经网络需学习新的分类知识时，要重新训练神经网络，从而大大增加神经网络的训练时间；对于重叠分类，一般是构成一个贝叶斯分类器。然而，贝叶斯分类器的构成需要关于分类数据的概率密度函数的先验知识，而这些知识常常在模式分类前是难以获得的。为了解决这些问题，文中根据模糊集合理论，提出了一种基于模糊神经网络
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