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在D-FNN算法基础上，提出了一种新的基于椭圆基函数的广义动态模糊神经网络方法。该方法不仅可以用于系统建模、辨识和控制，而且还可以用于模糊规则的自动生成或抽取。提出了一种模糊ε-完备性作为在线参数分配机制，避免初始化选择的随机性，同时，该算法不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性作出评估，从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。开发了相关的算法程序，最后针对实际案例进行了仿真分析，表明了该算法的有效性和高效性。