利用神经网络对Chen-Lee系统的参数进行辨识的缺陷

数据采集难度较大：神经网络需要大量的数据用于训练和验证，但是Chen-Lee系统的参数辨识可能需要进行实验或仿真，这需要大量的时间和资源投入。

系统非线性：Chen-Lee系统是一个非线性系统，其动态特性复杂，难以建立准确的模型，这会影响神经网络的训练效果。

学习算法优化难度大：Chen-Lee系统参数的辨识需要通过神经网络进行学习，但是神经网络的学习算法需要适合系统的非线性特征，这需要对算法进行优化。

神经网络结构设计难度较大：神经网络的结构需要根据系统的特性进行设计，但是Chen-Lee系统的参数辨识需要考虑多个参数的影响，这需要设计复杂的网络结构，而且需要进行大量的试验和调整。

模型的可靠性难以保证：神经网络的模型可以对数据进行拟合，但是由于系统的非线性特性，模型的可靠性难以保证，这会影响参数辨识的准确性和可靠性。