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RBF 神经网络共有 4 个层，分别为输入层、模糊化层、模糊推理、输出层，输入层由两个节点组成，其作用是接收偏差和偏差变化率，将其传入下一层模糊化层，主要是根据模糊网络的规则，将其分为 7 个节点，把输入层的参数生成隶属度函数，第三层主要是将每个模糊规则的隶属度函数调节至合适值，然后通过第四层把模糊参数反模糊化，生成输出层三个参数，分别为 k p、ki、kd。图 6 是模糊神经网络结构图以及各层的关系式。
