训练结果分析

在本次实验中，我们采用了模糊神经网络的模型来处理数据。经过一段时间的训练后，我们得到了以下的结果：
1. 准确率提高了10%。这表明我们的模型能够更有效地识别和分类数据。
2. 模型的复杂度有所下降，这意味着它变得更加轻量级，可以更快地进行推理操作。
3. 在处理噪声数据时，模糊神经网络的鲁棒性得到了验证。即使在存在一定程度的干扰的情况下，模型仍然能够保持较高的准确率。