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针对模糊系统和神经网络各自的不足，构建了基于模糊RBF神经网络的语音识别系统，提出了一种结构等价型模糊RBF神经网络和学习算法，采用五层神经网络结构来实现模糊系统的模糊化和规则推理，神经网络的所有节点和参数对应模糊系统的隶属度函数和推理过程。该网络利用模糊推理系统和RBF网络的等价特性，可以自动确定模糊规则数和隶属度函数，解决了模糊系统如何自动生成和调整隶属度函数和模糊规则的难题。将结构等价型模糊RBF神经网络应用到语音识别系统中，实验结果表明该方法的识别结果优于RBF 网络的识别结果，且具有较好的鲁棒性。