Задача MIMO: нейросеть или нечеткая модель?

[artful7]

Есть набор числовых ПАР: 6 вещественных входов на 80 двоичных выходов, в количестве нескольких тысяч штук.
Требуется построить по этим данным матмодель MIMO (многовходовая/многовыходная) - либо нейросетевую, либо нечеткую.
Нейросети на первый взгляд вроде бы подходят - в них, как правило, нет проблем с несколькими входами и с несколькими выходами (можно сделать сколько надо), но процесс обучения проблематичен: классический алгоритм BackProp не всегда работает как надо - застревает в локальных минимумах.
Нечеткие модели (по крайней мере типа ANFIS) без проблем "переваривают" много входов, но, как правило, имеют только один выход, зато обучение нечеткой модели при помощи рекуррентного метода наименьших квадратов (см. работы Я.З. Цыпкина) всегда приводит к нужному результату с большой (!) точностью.
Вот и не могу выбрать, что использовать для моей задачи.
Какие будут предложения?

[G^a]

artful7 писал(а):

Какие будут предложения?

Конечный автомат с нечёткой логикой. Идеально работает. Несложно (относительно) настраивается. Процесс обучения устойчив.

[artful7]

Поподробнее, если можно про конечный автомат с нечёткой логикой.
Может есть ссылки?

[abc_qmost]

artful7 писал(а):

Есть набор числовых ПАР: 6 вещественных входов на 80 двоичных выходов, в количестве нескольких тысяч штук.
Требуется построить по этим данным матмодель MIMO (многовходовая/многовыходная) - либо нейросетевую, либо нечеткую.
Нейросети на первый взгляд вроде бы подходят ...

Нейросети-это старый хлам.
Попробуйте посмотреть http://www.kernel-machines.org/