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提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构，并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进。对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明，改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的“过学习”现象，减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度，在故障条件下的补偿作用非常明显，达到了自修复飞行控制的目的。