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神经网络已广泛应用于故障诊断领域，但也存在冗余数据难以剔除、网络结构复杂的缺陷，与其他理论相结合可以得到更优越的诊断特性。粗糙集在数据约简和规则获取等方面具有优势，可以有效避免神经网络构造的困难；同时，模糊神经网络可以使网络推理过程变得透明，且较强的数据泛化能力可以弥补粗糙集的不足。通过将粗糙集与模糊神经网络技术相结合，建立故障诊断模型，利用歼击机操纵面故障诊断实例检验其可行性和有效性。