Các hàm mở rộng dựa trên mô hình mạng liên kết chức năng lượng giác TFLN (Trigonometric Functional Link Networks) và mạng liên kết chức năng theo hàm mũ thích nghi AEFLN (Adaptive Exponential Functional Link Networks) đã được ứng dụng một cách rộng rãi trong việc nhận dạng hệ thống phi tuyến. Tuy nhiên các mô hình này thiếu các số hạng chéo (tích của mẫu vào và các mẫu quá khứ của nó). Điều này làm đặc tính của chúng bị suy giảm, đặc biệt trong hệ thống phi tuyến chứa đựng méo phi tuyến mạnh. Trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuất mô hình AEFLN suy rộng (GAEFLN- Generalized AEFLN) cho nhận dạng hệ thống phi tuyến. Vì GAEFLN chứa đựng các hàm mở rộng dạng sin, hàm mũ và số hạng chéo nên đặc tính hội tụ sẽ được cải thiện. Kết quả mô phỏng dựa trên nhận dạng hệ thống phi tuyến cho thấy đặc tính của GAEFLN là vượt trội so với TFLN và AEFLN., Tóm tắt tiếng anh, Extension functions based on the model of the trigonometric functional link networks (TFLN) and the adaptive exponential functional link networks (AEFLN) have been widely applied in nonlinear identification systems. However, these models are lack of cross-terms (multiple input sample and its past samples). This degrades their performance, especially in nonlinear systems containing strong nonlinear distortion. In this paper, we propose a generalized AEFLN model (GAEFLN) for nonlinear system identification. Since the GAEFLN contains sine, exponential, and cross-terms expansion function, its convergence characteristics will be significantly improved. Simulation results based on nonlinear system identification show that the performance of the proposed GAEFLN is superior to those of the TFLN and AEFLN.