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本文引入模糊控制机制，对文献「１」的具有正态模型网络参数的前馈式模糊神经网络学习算法进行改进，提出了一种效率更好的Ｆ－ＢＰ学习算法。在此算法中，采用近似模糊推理技术来确定网络的学习率、动量因子、加速系数三个学习参数，使得这些学习参数在网络的学习过程中，根据学习时间的长短、误差大小及误差变化情况，进行动态调整，从而提高学习效率。最后，通过实例考查了Ｆ－ＢＰ学习算法的性能，并讨论了学习参数的调整对学习