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针对具有未知参数的飞行器系统提出了一种基于模型的神经网络预测控制策略．目的是通过一个优化程序以自适应控制律来稳定未知系统．由于能够描述动态函数关系的特性和具有反馈处理结构，回归神经网络以一个期望状态值的自适应估计器得到应用．神经网络的训练是通过动态顺序递归反向传播学习算法来执行的．这表明所提出的神经网络学习算法拥有设计飞行控制系统的潜在能力，所设计的飞行系统能在大范围飞行条件下和其它不确定因素下补偿飞行器动力学不可预测的变化．