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首次采用遗传算法(GA)设计模糊小脑模型神经网络的隶属函数,提出一个自适应GA优化算法,并且以优化模型小脑模型FuzzyCMAC学习正弦曲线,仿真实例表明,采用自适应GA方法优化的FuzzyCMAC学习精度比标准小脑模型CMAC提高大约三个数量级,比标准FuzzyCMAC(三角形隶属函数)提高一个数量级,自适应GA方法优化的FuzzyCMAC学习速度比GA优化的速度快且乾化过程的振荡明显减小,仿真