为了提高RBF 回归建模的精度，该文提出了一种基于模糊分组和监督聚类的RBF 回归建模的新方法。基本思想是：首先利用监督聚类将训练样本模糊划分为若干子集，然后分别针对各个子集的样本分布情况进行RBF回归建模，最后利用加权组合得到最终的输出。实验表明，该方法对于目标模型的局部细节具有更好的逼近精度。
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