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目前，已经实用化了的模糊控制几乎都是Mamdani提出的Max-Min-重心法。当控制性能达不到要求时，需增设人工神经网络等附加功能然而，这会加大模糊控制系统的成本，尤其是会失掉控制的易理解、易干预、易修正的长处。为此，该文从理论上分析了Manldani控制法的缺陷，提出了一种广义强制推理算子（Generalized Force lmplicationGFI），讨论了其基本性质，并采用该算子构成模糊控制器，通过实例验证了本方法的有效性和实用价值。