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针对工业生产过程建模误差的不确定性和最优决策参数的执行误差的不确定性，提出采用改进无迹卡尔曼神经网络（unscentedKalmanfilterartificialneuralnetwork，UKFNN）动态建模保证建模精度；采用改进非支配排序遗传算法（non-dominatedsortinggeneticalgorithm-Ⅱ，NSGA-Ⅱ）稳健优化设计最优决策参数保证执行效果，得到稳定最优输出。采用只需对输入／输出数据进行计算即可得到不可测的未知噪声统计信息的样本有效噪声估计（gammatest，GT