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提出了一种估计非线性时变系统过程噪声协方差阵Q和观测噪声协方差阵R的新方法．扩展卡尔曼算法结合前馈神经网络的非线性时变系统辨识过程中，噪声统计Q、R阵的估计是影响系统建模和预测精度的关键因素之一．本文所提出的估计噪声统计Q、R阵方法是基于协方差匹配技术，将Mehra估计定常系统噪声统计的方法推广到一般的非线性时变系统．仿真结果显示了本文方法的有效性．