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通过对常规最小方差型目标函数局限性的分析,根据鲁棒统计学理论和目标函数在参数学习中的导向作用,对目标函数进行修正.在此基础之上,提出一种模糊逻辑系统的鲁棒学习算法.在噪声环境中,通过对该算法的仿真验证以及与常规算法性能的比较,表明该鲁棒学习算法在逼近精度和鲁棒性等方面优于传统方法,在实际工程中具有较高的应用价值.