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提出的动态模糊神经网络（ＤＦＮＮ）是模糊推理系统的一种网络实现。模糊规则的后件是一个线性子系统，整个动态网络综合各规则的子系统而成为一个非线性动态系统。动态网络是一种递归网络。文章给出了动态网络在系统辩识中的应用，并推导了相应的动态Ｂ学习算法。仿真结果表明，动态网络具有很强的辩识能力，泛化能力和学习能力。