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针对飞行数据的特点，提出了一种基于动态模糊神经网络（DFNN）的飞行数据模型辨识方法。该方法采用在线学习方式，通过动态增加和删除神经元节点的策略实现网络结构学习，采用递推最小二乘法实现网络权值的在线调整，以最终得到一个结构简单、泛化能力强的神经网络。以某特定时间段的飞参数据为仿真样本，将该DFNN用于参数关联模型的辨识，实验结果表明该辨识方法收敛速度快、泛化能力强。