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在用神经网络对PID控制器的控制参数进行优化时，网络的学习速率η和动量参数α的调整尚没有成熟的方法，针对这一问题提出了一种实时调整η和α的模糊归一化算法，把综合误差变化量进行归一化、模糊量化处理之后，η和α根据模糊子集中的隶属函数找出其对应的隶属度。将这一算法应用于非线性系统的解耦控制之中，仿真计算结果表明这种算法加快了网络的收敛速度，收到了较好的解耦控制效果。