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描述了一个通过学习从输入输出采样数据中提取MISO模糊规则的具有插值性能的新型模糊系统.提出的模糊模型继承了Sugeno模型及其变化形式的许多优点.对于新的模糊模型采用递推最小二乘估计方法代替启发式误差反馈学习方法辨识结论参数,整个辨识过程所需的计算时间相对于其他方法最短,适用于在线辨识.仿真结果表明了该方法的有效性与实用性.