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提出一种PID型神经网络控制器（PID-like Neural Network Controller，PIDNNC）及其设计方法．基于PID的简单结构和良好性能优势以及神经网络的自调节和自适应的特长，创建一种具有PID结构的多变量自适应的PID型神经网络控制器．该网络控制器的隐含层由带有输出反馈和激活反馈的混合局部连接递归网络组成．通过定义误差函数作为设计目标，采用弹性BP算法，并用变化率以及弹性BP算法中的符号法来处理某些求导关系，获得适于实时在线调整网络权值的修正公式．根据李亚普诺夫稳定性定理推导出确