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提出一种新的基于模糊神经网络的盲均衡算法，它利用盲估计算法与模糊神经网络相结合的原理，先对通信信道进行盲估计，利用得到的信道特性来估计FNN盲均衡器中的隶属函数中心与宽度初值。传统算法中，中心与宽度的初值设定由专家提供，会有一定的偏差。本算法利用信道特性来估计隶属函数的初值，有效地避免了人为确定初值的不确定性。同时本算法克服了原有盲均衡算法反卷积计算量大的缺点。仿真结果证明本算法与同类算法相比，收敛速度加快，误码率减小。