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将T—X模糊模型与前馈神经网络相融合构造了一种新型的模糊神经网络，该模型采用基于梯度下降法和算法相结合的混合学习方法，其中梯度下降法用来训练高斯型隶属度函数的非线性参数，而算法用来训练线性参数，即权值。从理论上，证明了该模型对非线性函数的万能逼近能力。仿真实验表明，该模糊神经网络用于非线性动态系统辨识的有效性。