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本文针对前馈神经网络误差反向传播算法收敛速度慢且常常收敛于局部极小值等缺陷，提出了一种基于推广卡尔曼滤波估计的快速学习新方法，与ＢＰ算法相比较，该方法不仅学习收敛速度快，数值稳定性好，所需学习次数和隐节点数少，而且所需调节参数少，便于工程应用，非线性系统建模与辨识的仿真计算结果表明，该方法是提高网络学习速度、改善学习性能的一种有效方法，可有效解决工业过程等非线性系统建模与辨识问题。