【摘 要】
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系统参数的辨识有助于帮助提高系统的透明性,从而增强系统的可控能力;如何提高系统参数的辨识能力是一个非常重要的课题,目前在单输入单输出（SISO）参数辨识上已经取得了一些成
【机 构】
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成都理工大学工程技术学院,澳门大学生物医学工程实验室,四川师范大学数学与软件科学学院
【基金项目】
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四川省教育厅一般基金（12ZBl92）和四川省教育厅重点基金（13ZA0003）资助项目
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系统参数的辨识有助于帮助提高系统的透明性,从而增强系统的可控能力;如何提高系统参数的辨识能力是一个非常重要的课题,目前在单输入单输出（SISO）参数辨识上已经取得了一些成果.通过分析广义约束神经元网络模型,结合已有的一些理论,经过推理总结得到了m输入n输出（MINO）系统以及多输入多输出（MIMO）参数的辨识理论方法.经过实际验证,它为提高＂黑盒＂的透明度是可行的.该理论的提出,有助于提高广义约束神经元网络模型参数的辨识能力,进一步提高了神经网络＂黑盒＂系统的模型识别能力.
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