【摘 要】
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将模糊理论和自组织特征映射（ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ ｆｅａｔｕｒｅ ｍ ａｐ， ＳＯＦＭ）网络相结合，构造出一种新的分类模型——模糊ＳＯＦＭ 模型．模糊ＳＯＦＭ 模型既利用了模糊理论解决不确定性问题的特性，又利用自组织映射特征网络具有较强的自学
【机 构】
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将模糊理论和自组织特征映射（ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ ｆｅａｔｕｒｅ ｍ ａｐ， ＳＯＦＭ）网络相结合，构造出一种新的分类模型——模糊ＳＯＦＭ 模型．模糊ＳＯＦＭ 模型既利用了模糊理论解决不确定性问题的特性，又利用自组织映射特征网络具有较强的自学习、自适应能力、容错能力和模式识别能力的优点．能非常好地解决模糊或不确定系统中的多对象在多指标下的分类问题．实例结果表明用模糊ＳＯＦＭ 分类方法进行分类具有稳定、结果可靠等特点．
Combining fuzzy theory and self-organizing feature map (SOFM) network, a new classification model-fuzzy SOFM model is constructed. The fuzzy SOFM model not only takes advantage of the fuzzy theory to solve the problem of uncertainty, but also takes advantage of self-learning, self-adaptability, fault-tolerant ability and pattern recognition ability. Which can solve the classification problem of multiple objects in fuzzy or uncertain systems under multiple indicators very well. The results show that the classification by fuzzy SOFM is stable and reliable.
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