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提出了一种新的基于神经网络控制的自适应变步长LMS算法（BP-LMS）。通过BP模型构建输入向量之间的非线性关系、偏差、学习步骤及自适应过程来确定学习的步骤。为了扩展BP神经网络的应用范围，同时也提出了如何确定输入信号是否类似的方法。仿真实验表明，BP—LMS算法确实可以有效减少收敛时间并达到满意的效果。