传统的学习控制中,基于小脑模型关节控制器型联想记忆系统(CMAC-AMS)的控制器结构已取得了较好的控制效果。为了克服CMAC-AMS在多维情况下内存占用量大、学习精度不够高以及采用杂凑寻址引起数据冲撞等缺点,本文用尖帽样条函数型联想记忆系统(SHSF-AMS)取代CMAC-AMS实现前馈-反馈学习控制和直接仿人学习控制两种方案。数字仿真实验表明,该方案对强非线性系统是可行的,控制效果令人满意。文中还对学习控制用SHSF-AMS的设计原则作了探讨。