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针对非线性系统的在线辨识，提出了一种选择性递推岭参数极限学习机方法。首先，推导了岭参数极限学习机模型节点增加的递推算法，以有效地更新在线模型。其次，结合训练模型的相对误差，提出模型节点递推增加的选择性策略，以限制模型的复杂度，获得更简单的递推辨识模型。通过一个典型非线性化工过程的在线辨识，从多方面比较验证了所提出方法的简单有效，更适合非线性过程的在线辨识。