一般模糊极小极大神经网络的改进研究

针对一般模糊极小极大神经网络在处理重叠超盒和包含超盒时,出现新的类而标识为未知类,进而无法达到聚类预期效果的问题,提出了通过超盒的收缩过程来加入新类或删除一个已存在类的一般模糊极小极大神经网络,它继承了一般模糊极小极大神经网络的优点,并且避免了一般模糊极小极大神经网络在分类时的随意性,弥补了一般模糊极小极大神经网络无法达到聚类预期效果的目的,以及提高了模式分类的准确性和高效性.最后,通过实例验证了方法实用有效.