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模糊系统和神经网络，由于具有逼近任意连续非线性映射的特性，而广泛应用于系统的辨识与控制。但是传统的模糊神经网络是一种静态映射，不适用于动态系统的辨识，而轧制过程中影响轧机辊缝的因素复杂，外界干扰严重，过程参数难以确定，为提高轧机辊缝动态的辨识精度，提出了一种基于动态递归模糊神经网络的辨识模型。轧制仿真结果表明，该模型具有很高的辨识精度。