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提出一种随机非线性系统状态和参数同时估计的神经网络新方法，并证明了该方法的无偏性和最小方差性。将其用于乙醇间歇发酵器的状态和参数估计，结果表明估计值与实验值相吻合。此方法对噪声特征无特殊要求，对初始状态估值不敏感，对初始参数估值具有一定的鲁棒性，可利用有限的状态量测信息在线估计不可测量的状态变量和物理参数。