采用神经网络的方法再结合最小二乘法如何近似地识别出Chen-Lee系统中的未知参数的缺陷

采用神经网络的方法再结合最小二乘法可以较好地近似地识别出Chen-Lee系统中的未知参数，但是存在一些缺陷：

1. 对于高维系统，神经网络的训练时间较长，需要耗费大量的计算资源和时间。

2. 神经网络模型容易受到数据噪声的影响，可能会导致模型的过拟合或欠拟合。

3. 最小二乘法只能适用于线性问题，对于非线性问题的处理效果较差。

4. 对于复杂的系统，神经网络的模型结构和参数选择可能会存在一定的主观性和不确定性。

因此，在实际应用中，需要综合考虑系统的特点和应用需求，选择合适的方法进行参数识别。