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本文将专家在平衡－模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络，训练后的神经网络派生出一组专家尚未能意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较，实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值，本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似