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能够直接输出非模糊值的简化模糊推论已被广泛应用于控制系统.随着条件部成员函数个数的增加,这种模糊推论模型能够获得较高的输出精度.但是,对于采用从现实环境下获取的示教数据进行模型学习的情况,简化模糊推论模型有时难以获得很高的辨识精度.本文采用现实环境下的两种典型的示教数据,对单层构造的模糊推论模型和多层构造的模糊推论模型进行辨识.实验结果表明,多层构造的模糊推论模型比单层构造的模糊推论模型具有更高的辨识精度和对示教数据的适应能力.图7,表4,参16.