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基于ＢＰ算法的神经控制器是目前最常用、最成熟的神经控制结构，它可分为普通学习法和专门学习法两种结构，后者又分为直接和间接两种学习结构。普通学习法和间接学习法还没有形成真自正的自适应控制特性，它们一般不能实现在线控制。当事先知道对象的定性知识后，直接专门算法能实现自适应控制，但此法会使执行器饱和，引起对象输出不稳定。针对这种问题，提出了一种神经网络在线工业跟踪控制方法。可解决ＢＰ算法误差函数对权值的