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针对受参数不确定和外扰影响的混沌Lorenz系统,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制方法.基于被控系统在不稳定平衡点处状态误差的可控规范形,设计滑模切换面并将其作为神经网络的唯一输入.单入单出形式的RBF控制器隐层只需7个径向基函数,网络的权值则依滑模趋近条件在线确定.仿真表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性,同时抑制了抖振.