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针对现有模糊推理方法的缺点，结合神经网络的学习能力和插值能力。提出了一种新型的模糊神经网络结构，在此基础上了一种模糊神经网络自适应预测控制方案，并导出了相应的学习算法，同时引入预测误差的智能补偿以提高预测及控制精度，仿真表明，该算法能实现模糊控制和神经网络控制的优势互补，在非线性复杂系统的控制方面具备较高的性能。