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提出了一种神经网络ＡＲ（自适应递归）参量估计的新方法－－局部零残差法。利用所建立的神经网络的明确蔬收敛性，在每一个数据到来后获得一组ＡＲ参量的零残差解，这时ＡＲ参量的特性是与时间序列的噪声相关的随机过程，最终的ＡＲ参量值为全部数据通过神经网络预测误差滤波器后，对各点获得的ＡＲ参量解的笔平均。由此，ＡＲ参量值确定 最大熵谱具有很好的稳定性，且谱的分辨率和精度是与滤波器的长度成正比，这给最佳滤波器的选