Neuro Fuzzy System

，首先在DENCLUE算法中使用动态阈值来合并密度吸引子，得到DDT算法．DDTSRM利用DDT算法不依赖初始参数的特点，解决了输入空间划分个数难以确定的问题．因为DDT算法可以得到任意形状和任意密度的聚类结果的特性，所以提高了模糊系统模型的准确性．辨识出模型的初始结构后，DDTSRM通过计算模糊集合之间的相似度来减少规则冗余，使模糊系统模型结构得到优化．最后利用BP算法对系统模型进行训练，进而提高系统的建模精度