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针对现代工业过程的不断复杂化和其中非线性、不确定性因素的增加，给出了一种基于粗糙集的模糊神经网络控制器的设计方法，该方法将粗糙集理论与模糊神经网络结合起来，利用粗糙集从观测的输入输出数据中提取规则，并寻求最小规则集，解决了模糊神经网络“规则爆炸”问题。通过在MATLAB平台上进行仿真，结果表明该方法具有良好的控制能力，对于突加干扰具有良好自适应能力。