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本文提出一种神经网络与模糊逻辑相结合的故障诊断系统，该系统包括２个方面：模糊推理模块和规则学习模块。模糊推理规则记忆在网络的记忆层中，记忆节点的激活水平则反映了输入矢量与已记忆规则的匹配程度；规则学习模块通过自组织聚类过程自动生成规则。作为该诊断系统的一个应用实例，模拟了旋转主轴的故障诊断试验。