d_b(i,j)=xite*e(k)*(yi(i)*addw-addyw)*(x(j)-c(i,j))^2*w(i)/(b(i,j)^2*addw^2)

根据你提供的公式，d_b(i,j)表示对修正值b(i,j)的调整量，具体计算公式如下：

d_b(i,j) = ξ * e(k) * y_i(i) * (add_w - add_yw) * (x(j) - c(i,j))^2 * w(i) / (b(i,j)^2 * add_w^2)

其中，ξ表示学习率，e(k)表示当前样本的误差，y_i(i)表示第i个隶属度函数的输出，add_w表示权值w(i)的更新量，add_yw表示对应的隶属度函数的输出的更新量，x(j)表示输入特征向量的第j个分量，c(i,j)表示第i个模糊规则的隶属函数中心的第j个分量，w(i)表示权值，b(i,j)表示修正值。

这个公式用于计算每个模糊规则的修正值b(i,j)的调整量，通过根据误差和其他参数的计算结果，来调整模糊神经网络中每个模糊规则的修正值，以优化网络的性能和输出结果。