Navrhovany GFINN-model je inspirovan architekturou rostoucich neuronalnich plynu. Model je rozsiren o prorezavani a zvysenou citlivost k adekvatnim vystupnim hodnotam.
Z naucenych GFINN-systemu lze jednoduchym zpusobem extrahovat transparentni fuzzy IF-THEN pravidla. V extrahovanych pravidlech je mozne snadno eliminovat irelevantni priznaky.