作为混杂系统特例,切换系统具有深厚的工程应用背景。特别是随着这些年的科技进步,自动控制领域中关于“切换”这类控制思想的应用愈加频繁,因此切换系统也获得了更高的关注度。近年来学者们不断地推出切换系统的研究成果,但大多是关于确定系统的,然而在实际工程应用中的控制系统,往往存在不确定性,主要表现为系统的动态性能发生变化,为系统建立的数学模型包含着未知或者是随机的因素等。不确定性与切换系统的连续、离散动态相互作用,使得切换系统的动态性能更加复杂,这使得已有的切换系统分析设计方法无法直接应用。因此,研究含有不确定性的切换系统就具有理论与实际的双重意义。本文基于神经网络,研究不确定切换系统的模型参考自适应控制问题。设计了相应的切换控制器和切换自适应律,在平均驻留时间下,研究切换系统模型参考自适应跟踪控制问题;在共同的李雅普诺夫函数下,研究切换系统模型参考自适应状态受限问题。主要的工作概况如下:（1）在慢切换下,研究基于神经网络的切换系统模型参考自适应跟踪控制问题。首先根据所研究的切换系统建立系统参考模型并分析其稳定性,其次设计恰当的切换控制器以及切换自适应律,然后利用平均驻留时间（ADT）的方法,根据切换系统的多李雅普诺夫稳定性理论来证明系统的稳定性。最后,通过实例仿真来说明此方法的有效性。（2）在任意切换信号下,研究了基于神经网络的切换系统的模型参考自适应受限问题。首先根据所研究的切换系统建立系统参考模型并分析其稳定性,其次针对状态受约设计合适的切换控制器以及切换自适应律,利用共同李雅普诺夫的方法证明了状态跟踪误差满足预先给定的限制。最后,通过实例仿真来说明此方法的有效性。