Чем отличается обучение нечеткой нейронной сети ANFIS от классических нейронных сетей?

Обучение нечёткой нейронной сети ANFIS отличается от классических нейронных сетей тем, что в ANFIS выводы делаются на основе нечёткой логики, а параметры функций принадлежности настраиваются с помощью алгоритмов обучения нейронных сетей, например, алгоритма обратного распространения ошибки. 15

Некоторые особенности обучения ANFIS:

• Настройка базовых правил. 1 Параметры, соответствующие этим правилам, настраиваются с помощью алгоритмов обучения, основанных на комплекте обучающих данных. 1 Такие алгоритмы позволяют адаптировать базовые правила к обучающим данным. 1
• Использование априорной информации. 1 ANFIS может использовать знания эксперта для ускорения процесса обучения. 1
• Логическая прозрачность. 1 Такие системы могут приобретать новые знания, являясь логически прозрачными. 1

ANFIS — гибридная структура, которая объединяет в себе нейронные сети и нечёткую логику, и сочетает их наилучшие свойства. 5