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Artificial neural networks possess several properties that make them particularly attractive for applications to modelling and control of complex non-linear systems. Among these properties are their universal approximation ability, their parallel network structure and the availability of on- and off-line learning methods for the interconnection weights.
人工神经网络具有一些特性，使其在复杂非线性系统的建模和控制中特别具有吸引力。这些特性包括其通用逼近能力、并行网络结构以及互连权重的在线和离线学习方法的可用性。
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