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在时变加速因子的自组织粒子群算法、中值粒子群算法、混沌粒子群算法的基础上,提出了一种新的混合粒子群优化算法（MPSO）,并利用这种新的算法来训练径向基函数（RBF）神经网络的参数（连接权、隐节点中心和宽度）,验证了所提方法的有效性.进一步,提出了基于神经网络的非线性系统直接预测控制方案,实现非线性系统的实时控制.通过非线性系统实例进行仿真,仿真效果良好.