设计一个在U=[-1,1]上的模糊系统，使其以精度t=0.1一致逼近函数g(x)=sin(x兀)+cos(x兀)+ sin(x兀)cos(x兀)

首先，我们需要确定输入和输出的模糊集以及它们的隶属函数。

对于输入x∈[-1,1]，我们可以将其划分为五个模糊集：NB（Negative Big）、NM（Negative Medium）、NS（Negative Small）、Z（Zero）、PS（Positive Small）、PM（Positive Medium）和PB（Positive Big），每个模糊集的隶属函数可以采用三角形隶属函数或梯形隶属函数。

对于输出y，我们可以将其划分为五个模糊集：NB、NM、NS、Z、PS、PM和PB，每个模糊集的隶属函数也可以采用三角形隶属函数或梯形隶属函数。

接下来，我们需要确定模糊系统的规则库。为了简化问题，我们可以采用最小模糊化方法。根据这个方法，每个规则的隶属度都是输入模糊集和输出模糊集隶属度的最小值。例如，如果输入为NS（隶属度为0.5）和输出为PM（隶属度为0.3），则规则的隶属度为0.3。

最后，我们需要确定模糊系统的输出。可以使用Mamdani模糊推理方法，其中每个规则的输出都是根据其隶属度加权平均计算得出的。例如，如果有两个规则，其隶属度分别为0.3和0.5，输出分别为0.7和0.9，则模糊系统的输出为(0.3×0.7+0.5×0.9)/(0.3+0.5)=0.8。

综上所述，设计一个在U=[-1,1]上的模糊系统，使其以精度t=0.1一致逼近函数g(x)=sin(x兀)+cos(x兀)+ sin(x兀)cos(x兀)的步骤如下：

1. 确定输入和输出的模糊集以及它们的隶属函数。

输入模糊集：NB、NM、NS、Z、PS、PM和PB

输入模糊集的隶属函数：三角形隶属函数或梯形隶属函数

输出模糊集：NB、NM、NS、Z、PS、PM和PB

输出模糊集的隶属函数：三角形隶属函数或梯形隶属函数

2. 确定模糊系统的规则库。

规则库：25个规则，每个规则的形式为：IF 输入模糊集1 AND 输入模糊集2 AND ... AND 输入模糊集n THEN 输出模糊集

规则的隶属度：最小模糊化方法

3. 确定模糊系统的输出。

输出：Mamdani模糊推理方法，每个规则的输出为根据其隶属度加权平均计算得出的

4. 对于每个x∈[-1,1]，计算其对应的输出y，直到y与g(x)的差的绝对值小于t=0.1，即可得到模糊系统的解。