神经网络驱动模糊推理(NDF) R:X是4和Y是B1, Then z是f(x,y) 解决模糊推理中二个问题:①缺乏确定的方法选择隶属函数; ②缺乏学习功能校正推理规则。 用神经网络实现I-S模型,称为神经网络驱动模糊推理(NDF 网络由二部分组成 R3:犷X=(x1,x2灬,xn)是A,7 hen y=NNs(x1,x2x,xn) r为规则数,A是前提的模糊集合NN是模型的函数结构, 由BP网络实现 训练数据 1 R 2 R 校验数据 men●神经网络驱动模糊推理（NDF） R : If X A Y B ,Then z f x, y) i i i i 是 和 是 是 （ s r R If X x x x A Then y NN x x x n s s s n s 1,2,..., : ( , ,..., ) , ( , ,..., ) 1 2 1 2 = = 是 = 解决模糊推理中二个问题：①缺乏确定的方法选择隶属函数； ②缺乏学习功能校正推理规则。 用神经网络实现T—S模型，称为神经网络驱动模糊推理(NDF). 网络由二部分组成: r为规则数, As是前提的模糊集合.NNs是模型的函数结构, 由BP网络实现