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為了提高RBF 回歸建模的精度，該文提出了一種基于模糊分組和監(jiān)督聚類的RBF 回歸建模的新方法。基本思想是：首先利用監(jiān)督聚類將訓(xùn)練樣本模糊劃分為若干子集，然后分別針對各個子集的樣本分布情況進(jìn)行RBF回歸建模，最后利用加權(quán)組合得到最終的輸出。實驗表明，該方法對于目標(biāo)模型的局部細(xì)節(jié)具有更好的逼近精度。
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