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针对一些带复杂参数辨识性能指标的模糊建模无法采用经典辨识方法解决的情况，提出了采用径向基函数（RBF）神经网络模型对被控对象进行参数辨识，该方法具有无需具体数学模型的特点，解决了模糊模型辨识中辨识指标表达式过于复杂甚至非解析所带来的难题，从而实现了系统的参数辨识。仿真研究表明，利用该辨识方法得到的模糊模型能够很好地逼近真实系统，并且对初始条件和输入信号不敏感，具有鲁棒性。