提出一种基于系统结构的拟神经网络建模与优化原理及拓扑结构。与传统的人工神经网络建模方法不同，该方法在建立系统模型时充分利用所研究对象的已有知识，使所建网络模型的权值具有明确的物理意义。通过对其网络权值的调整，同时实现了非线性系统的结构参数优化。以直动式溢流阀为例，验证了该方法的可行性和有效性，为非线性系统建模和优化提供了一个新的方法。