提出一种基于两级聚类算法的自组织神经模糊系统, 该系统采用两级聚类算法(改进的最近邻
域聚类算法和 Gustafson2Kessel模糊聚类算法)对输入ö 输出数据进行模糊聚类, 并由模糊聚类的划分
熵确定最优划分, 建立模糊模型, 模型精度可由梯度下降法进一步提高。 仿真结果表明, 这种神经模糊系
统具有结构简单、 规则数少、 学习速度快以及建模精度高等特点。