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Sono stati sviluppati sistemi fuzzy che derivano automaticamente sfocate if-then regole da dati numerici. La maggior parte hanno a predefinire funzioni di appartenenza, al fine di imparare. Nike Milano Hong e Lee proposto un metodo di apprendimento generale che deriva automaticamente sfocata if-then regole e funzioni di appartenenza di un insieme di esempi di addestramento fornite utilizzando una tabella di decisione. Nike Italia Tutti gli attributi disponibili sono stati inclusi nella tabella decisione e le funzioni di appartenenza iniziale per ogni attributo sono stati costruiti secondo la più piccola unità predefinito. Anche se il metodo Hong e Lee deriva esattamente fuzzy if-then regole e funzioni di appartenenza finali, la tabella di decisione e le funzioni di appartenenza iniziali sono complessi se ci sono molti attributi o se l'unità predefinita è piccolo. Miglioriamo Hong e il metodo di Lee selezionando prima attributi rilevanti e la costruzione di adeguate funzioni di appartenenza iniziali. Questi attributi e le funzioni di appartenenza vengono poi utilizzati in una tabella di decisione per ricavare sfocati if-then regole e funzioni di appartenenza finali. I risultati sperimentali sui dati Iris dimostrano che il metodo proposto induce efficacemente funzioni di appartenenza e sfumati if-then regole.