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将控制依赖自适应评估设计引入到非线性系统的辨识中，以寻求最佳模型．定义一个总评估函数表示系统在所历经时间内的辨识总误差，然后构造一个评估网络来近似逼近这个总评估函数．再构造一个辨识器网络，其输出直接作为评估网络的输入，这样通过最小化评估网络的输出就可以达到寻求最佳模型的目的．辨识器的参数修正原则不再是使当前时刻的辨识误差最小化，而是使评估网络的输出最小化，即使系统在所历经时间内的近似辨识总误差最小化，这样不仅大大加快了收敛速度而且取得了更加精确的辨识效果．在获得对象模型之后，还研究了利用神经网络设计模型参