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当模糊产生式规则应用在近似推理过程中时，前件相同而后件不同的模糊规则之间往往存在交互影响。
考虑输入数据与相应直线的接近程度，以及邻近直线对输入数据的影响程度，辨识出了模型的前件参数。
设计一个算法挖掘这样的有趣规刚，它的前件和后件分别属于不同的概念类，称这种规则为类间桥。
这便是“制约”，其间的“前件为有可独立于后件的有无确定”称为“第二独立性”。
第三阶段，使用梯度下降方法同时优化控制规则的前件参数和后件参数。
特征网络用来产生模糊规则的前件，相应于每条规则的适用度。
前件进一步包括连接至足部并径向定位在足部外的径向延伸的胫部。
第一阶段，将模糊分类系统的前件和输入变量编码为一个个体，实现了输入变量论域的动态划分和输入变量选择。
因为新的项目和一些前件支持定义的类，所以现在您就可以创建一个分析类。
方法综合考虑已知规则前件和结论模糊集的位置和几何形状，利用拉格朗日方法。
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前
(1)（名）空间或位置在正面的：～门｜村～村后。
(2)（名）往前走：勇往直～｜畏缩不～｜停滞不～｜一往无～。
(3)（名）次序靠近头里的：～排｜～三名｜～者。
(4)（名）过去的；较早的：～天｜从～｜～功尽弃｜～所未有｜～无古人；后无来者。
(5)（名）从前的（指现在改变了名称的机构等）：～政务院。
(6)（名）指某事物产生之前：～科学（科学产生之前）｜～资本主义（资本主义产生之前）。
(7)（名）未来的（用于展望）：～程｜～景｜往～看；不要往后看。
jiàn
件
(1)（量）用于个体事物：一～事｜两～衣裳。
(2)（名）（～儿）指可以一一计算的事物：铸～｜工～｜零～儿｜案～。
(3)（名）文件：来～｜急～｜密～。
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