该文首先对智能控制和联接主义智能控制在理论和应用方面的进展进行了总结与评述,然后以神经网络为主线,在联接主义智能控制框架下,在前人研究的基础上,围绕神经网络建模、预测与控制、混沌控制、神经网络混沌化、模糊神经网络等主题展开了一系列研究,并针对中国的失业问题和国际金融中的汇率理论模型作了详尽的实证工作.该文的主要创新工作分为如下几个方面:(1)该文的第二章、第五章、第七章中,将线性系统的广义预测控制与复合神经网络、前馈神经网络、扩展Elman网络和T-S型模糊神经网络相结合,提出了多种宜于控制非线性系统和混沌系统的非线性广义预测控制器.(2)神经网络控制的稳定性是理论研究和实际应用的重点,该文的第三、四章主要研究递归神经网络自适应预测控制的稳定性.(3)混沌反控制(即混沌生成、混沌化)与混沌控制同样受到关注和重视,该文第六章着重研究混沌化Elman网络.(4)非线性复杂系统的神经网络建模和预测也是该文的研究内容,并提出了多种具体的神经网络结构.