针对在无增长和修剪阈值时模糊神经网络结构难以自适应问题,提出一种基于混合评价指标(hybrid　evaluation　index,　HEI)的结构设计方法。首先,通过模糊C均值聚类算法(fuzzy　C-means　clustering,　FCM)确定初始规则层神经元数目及其中心与宽度。其次,基于戴维森堡丁指数(Davies　bouldin　index,　DBI)和邓恩指数(Dunn　index,　DI)提出一种新的相关性评价指标(relevance　evaluation　index,　REI)来计算规则层各神经元输出之间的相关性,同时根据训练过程中网络输出均方根误差(root　mean　squ...