Luận văn tập trung nghiên cứu và phát triển thuật toán nội suy mới dựa trên mạng nơ ron hàm cơ sở xuyên tâm (RBF) nhằm nâng cao hiệu quả của phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử (Hedge Algebras). Mục tiêu chính là khắc phục những hạn chế của các phương pháp nội suy truyền thống trong việc xử lý tính phi tuyến và độ phức tạp của dữ liệu. Bằng cách kết hợp khả năng xấp xỉ hàm mạnh mẽ của mạng RBF với cấu trúc ngữ nghĩa thứ tự của đại số gia tử, thuật toán đề xuất cho phép xây dựng các bộ điều khiển mờ có độ chính xác cao hơn, khả năng thích nghi tốt và giảm thiểu sai số nội suy. Luận văn cũng trình bày ứng dụng của thuật toán này trong điều khiển một đối tượng cụ thể, qua đó kiểm chứng tính hiệu quả và khả năng ứng dụng thực tiễn của phương pháp so với các kỹ thuật điều khiển mờ kinh điển.