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利用神经网络辨识复杂非线性系统的能力，基于实验的输入输出数据，用神经网络辨识的方法建立起MCFC电堆的神经网络模型，然后基于温度特性输入输出关系设计一个模糊控制器，并用模糊控制器的输入输出样本训练神经网络。仿真结果表明，所设计的控制器用神经网络的计算结构代替模糊规则推理，在速度、自学习、自适应等方面具有灵活、高效的优势，它对不同的系统状态都能调节控制量，将温度较平滑地过渡到理想值。