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该文应用可能性度量理论提供了一种模糊逻辑推理的神经网络实现方法。在该方法中，模糊规则前件（ａｎｔｅｃｅｎｄｅｎｔ）和后件（ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔ）的语言变量被表示为神经网络中的权重，采用Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法来学习相关语言变量的隶属度水平。该文介绍了控制器的构造和推理方法以及在移动机器人路径跟踪中的应用。