一、主題思路
本篇文章主要是介紹了一種新的直推式預測模型，進一步研究了動態神經模糊推理系統，利用與輸入矢量近鄰的數據構建模型，並在整個過程中運用歸納推理來實現數據的預測。
詳細的內容可以參考：《NFI:A Neuro-Fuzzy Inference Method for Transductive Reasoning》
二、ECM聚類算法過程（從其他文獻中查到）
ECM（evolving clustering method）聚類算法的主題過程主要是依據距離進行，下述爲ECM算法的過程描述：
（還是不喜歡LaTeX慢慢轉換公式，下面就直接從我寫的Word上截圖了）
三、NFI算法過程：
NFI（Neuro-Fuzzy Inference）是一種神經模糊推理系統，文章中引用T-S模糊推理過程。
其中l表示規則個數，P表示輸入矢量個數，上述後件的參數由下述方式進行迭代獲取：
經過上述參數的求取過程，滿足其預測誤差達到最優時就能獲取預測模型，其誤差判斷函數爲：
