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针对温、湿度需要同时进行控制的这种复杂的非线性系统，采用神经网络辨识的方法，从工程实用角度出发，考虑辨识精度和辨识学习时间，确定出合理简单的网络结构及网络训练参数。考虑影响温湿度控制的各种因素，用不同测试条件下得到的检测样本对训练后的网络进行检测，均能满足一定的精度要求。在网络训练中实行训练和测试间隔进行，最终确定出网络参数，这样训练出来的神经网络有较好的泛化能力，能在较宽的范围内正确映射控制系统的输入输出，为对温、湿度控制系统进行进一步的研究，进而为神经网络控制器的设计打下可靠的基础。