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作为一种由基本模糊逻辑和神经网络结构结合而成的网络模型，FALCON神经网络兼具模糊逻辑控制和神经网络的学习能力．传统FALCON神经网络使用高斯函数作为隶属函数，具有良好的逼近和收敛能力，但使得网络拓扑结构和学习算法相对复杂．使用较为简单的S型函数作为FALCON神经网络的隶属函数，相应修改网络的拓扑结构，推导网络的学习算法，通过与原型网络相比较，证明改型网络简化了网络算法，且网络性能没有很大降低．最后，将改型网络应用于铝电解槽阳极效应预报，通过实际应用验证了改型网络的有效性和实用价值．