论坛 › 神经网络与机器学习 › 人工神经网络的PID控制应用

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:29

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:29

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:29

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:30

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:30

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:31

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:31

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:31

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:32

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

lostpoem 发表于 2009-9-13 12:32

这些特点使得神经网络非常适合于复杂系统的建模与控制，特
别是当系统存在不确定性因素时,更能体现神经网络方法的优越性。

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