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对于非线性系统的预测辨识，提出用动态节点生成构造性RBF神经网络作为预测模型，且RBF神经网络的学习算法采用一种新的全监督式学习算法，即神经网络隐层引入新节点时，通过使新节点的输出尽可能逼近残差序列的方向来获取网络参数，从而减少学习误差，使网络输出能够较好的跟踪系统输出。仿真表明该学习算法的有效性。