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提出了一种控制模拟仿生机械臂延伸运动的小脑学习模型.该模型在已知小脑结构的基础上,利用脊髓反射线路的伺服机制,将神经网络嵌入模拟哺乳动物运动的控制系统中,用以控制一个6肌肉块2关节的平面手臂,真正从生物学意义上实现了由Katayama和Kawato提出的并行分层控制的有关论述,并且证明能够迅速地学会精确轨迹控制.仿真结果表明,该小脑模型能够很好地学习不能由PDF＋F控制器所提供动态逆模型的相关内容,且具有较好的理想轨迹跟踪性能.