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采用对称三值逻辑的数元｛1，0，1｝作为信息存储的基本单位，本文提出一种用于逼近非线性函数的多值学习网络（KLN）．该网络由多个既关联又独立的子网络构成，而每个子网络包含一个权值存储单元组和一个阈值存储单元组．所需的数学运算仅为整数的加法和逻辑判断，因而非常简单．在此基础上，研究了具有自学习功能的多值逻辑学习控制策略．仿真结果表明KLN对非线性函数具有良好的学习和表达能力，并对复杂非线性系统具有良好的学习控制性能，有计算简单、省时的特点．