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介绍了基于高斯基的广义小脑模型关节控制器（CMAC）的快速算法，实现CMAC学习速率的自适应模糊调整，使其能根据控制系统的动态特性优化CMAC的学习控制，以适应控制系统工况的变化和不确定因素的干扰，并把它与自适应神经元PID控制器相结合实现前馈反馈复合控制，避免了控制器的输出产生振荡或进入饱和状态，增强了系统的鲁棒性．仿真结果表明：这种控制方案能够准确的实现系统的高精度实时位置跟踪和力的控制．