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介绍了一种基于多层感知器的模糊神经网络分类器，并针对其在旋转机械故障诊断中的应用，研究了网络构造过程中输入和输出模糊化的问题，文中利用振动频谱特征就旋转机械中几种典型的故障模式，采用模糊神经网络方法作了识别，且将其与传统的ＢＰ网络及模糊诊断方法进行了比较，研究结果表明：将模糊神经网络方法应用于旋转机械工况识别是有效的，它在处理分类边界模糊的数据时比传统的ＢＰ网络和模糊诊断方法具有更大的优越性。