摘要：提出了基于神经网络控制的人工智能知识表示，获取及训练的一种新方法，以输出误差及其变化率为两个基本状态向量来反映系统输出动力学特性，用ＣＭＡＣ作为神经网络控制的方案，进行了知识获取及在线训练等研究；再通过仿真对比了本方法与常用的ＰＤ控制及模糊控制的控制效果；最后将基于ＣＭＡＣ模糊控制器及其知识表示、获取、训练方法应用于两关节机械手的控制系统，在不同条件下进行实验研究。研究结果表明，本方法有显著的优越

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