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为了更有效地表达和处理系统的不确定性，提出了基于多分辨率分析的区间类型2（简称多分辨率区间类型2）模糊系统，构造了多分辨率区间类型2隶属度函数，并给出了基于尺度函数分解的结构和参数学习算法．多分辨率区间类型2模糊系统的前件是多分辨率隶属度函数，后件是输入的线性函数，因此系统可以自适应地划分输入论域空间，优化系统结构．将多分辨率区间类型2模糊系统应用于带有噪声的时间序列预测，预测结果的复杂度较小，均方根误差为0．1052．