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针对一般非线性映射的逼近问题,提出用分域逼近的通用算法来实现全局逼近,并据此构造了实现该算法的新型模糊模糊神经网络。通过仿真,将新型模糊神经网络和常用的BP和RBF两种神经网络进行比较。结果表明,该新型模糊神经网络的非线性逼近能力明显优于后两者,且权值具有明显的几何意义,设计难度相对较小,可用于解决复杂非线性函数的逼近问题。