摘要：在用神经网络进行系统建模时，建模误差的存在是难免的。为了减小这种误差，本文对连接时间非线性系统提出了一种新的神经网络辨识模型，它是由带有输入修正的神经网络和稳定滤波器组合而成。文中给出了权值的学习算法，即权值是根据辨识误差的投影算法来改变，证明了在一定条件下辨识误差的收敛性。

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