一种动态神经模糊推理系统

一、主题思路

      本篇文章主要是介绍了一种新的直推式预测模型，进一步研究了动态神经模糊推理系统，利用与输入矢量近邻的数据构建模型，并在整个过程中运用归纳推理来实现数据的预测。

详细的内容可以参考：《NFI:A Neuro-Fuzzy Inference Method for Transductive Reasoning》

二、ECM聚类算法过程（从其他文献中查到）

       ECM（evolving clustering method）聚类算法的主题过程主要是依据距离进行，下述为ECM算法的过程描述：

（还是不喜欢LaTeX慢慢转换公式，下面就直接从我写的Word上截图了）

三、NFI算法过程：

       NFI（Neuro-Fuzzy Inference）是一种神经模糊推理系统，文章中引用T-S模糊推理过程。

其中l表示规则个数，P表示输入矢量个数，上述后件的参数由下述方式进行迭代获取：

经过上述参数的求取过程，满足其预测误差达到最优时就能获取预测模型，其误差判断函数为：