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pH中和过程是典型的非线性过程，而且经常包含大滞后环节，因此对该过程的辨识与控制是控制领域中的难题之一，如何处理系统的非线性问题和大滞后问题是解决该问题的关键。本文利用人工神经网络对这一问题进行了研究，特别是将通用学习网络(Universal Learning Network，ULN)首次应用于这一领域，初步提出了基于通用学习网络的辨识和控制方法。 通用学习网络是一种新型的神经网络。网络中的所有节点互相连接，且所有节点之间的连接上可以任意地设置延迟时间。同传统的神经网络相