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针对带有参数扰动和外部干扰的分数阶Chen混沌系统,提出一种径向基函数（RBF）神经滑模控制方法.设计滑模切换函数,将其作为RBF神经网络的唯一输入,网络的权值可依据滑模趋近条件在线调整.基于Lyapunov稳定性理论,分析了该方法的稳定性.仿真结果表明该控制方法简化了常规神经网络控制结构的复杂性,削弱了滑模控制的抖振程度,对参数扰动和外部干扰具有较好的鲁棒性.