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针对一类具有未知函数控制增益的非线性系统，利用RBF神经网络的逼近能力，依据滑模控制原理，提出了一种直接自适应神经网络控制器设计新方案。通过引入积分型切换函数及逼近误差自适应补偿项，监督控制用饱和函数代替符号函数，根据李雅普诺夫稳定性理论，证明了闭环系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零。该算法应用于连续搅拌型化学反应器CSTR（Continuous Stirred Tank Reactor），仿真结果显示，该算法能很好地使CSTR跟踪给定的温度信号，表明了该控制策略的有效性。