该文阐述了神经网络的基本问题和理论;研究了如何基于神经网络的模型辨识问题,给出了常用的神经网络模型辨识基本结构,讨论了线性系统和非线性系统的神经网络辨识问题;并利用神经网络对一个生物反应器传质的输入输出关系进行了建模研究.结合模型参考自适应控制问题,讨论了基于神经网络的自适应控制问题;结合机器人单关节手臂伺服控制问题,研究了神经网络模型参考自适应控制算法,并进行了仿真研究.论文的研究表明,作为一种建模手段,神经网络可以很好地完成对线性和非线性系统的模型进行辨识.神经网络自适应控制系统基于自适应的基本原理,利用神经网络的特点和理论设计而成的,简化了非线性自适应控制系统设计的复杂性,为智能控制的实现探索了一种新方法,在智能控制研究领域中具有巨大的潜力.但是,神经网络控制系统的研究目前尚处于探索阶段,还未形成比较完善的理论体系和系统化的设计方法.但是,目前仍然存在许多实际问题,指标函数局部极值点以及有关控制系统稳定性的研究有待于进行深入研究.