《表8 t分布噪声下 (t=20) HtRbF和RRbF输出结果的误差 (GR)》

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《面向重尾噪声的模糊规则模型》

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对表7和表8的实验结果进行横向比较.对于添加了学生t分布噪声的数据集，误差下降率s的数值平均为5%，说明本文模型对于重尾噪声的数据性能较RRbF模型提升5%.本文模型误差缩小较为明显，HtRbF模型比对比的RRbF模型更加接近真实输出，具有良好的抗噪效果.其次进行纵向比较，同样噪声越大误差越大，规则数越多误差越小.由表9和表10可以看出，在后件部分使用二次函数模型输出误差比使用线性函数明显减小.对于此数据集，HtRbF模型同样对其他类型的重尾噪声具有良好的抗噪效果.