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楼主: jq_oo
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人工神经网络的PID控制应用

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发表于 2009-9-13 12:29 |只看该作者
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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( v4 M* H' g4 C0 s3 r
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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发表于 2009-9-13 12:29 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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0 e% S8 k/ r  l: G" a9 n) v3 R1 ~
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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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* q- _* @; U! R8 H
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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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
% K9 \8 P" {) C( `  I3 z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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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( `. F" r7 F6 R! m
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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2 M2 K6 p! u3 M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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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
: }( b4 N, m9 E! D  _8 A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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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0 g% ?* e* c* d& I* Z2 U' v: L
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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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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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$ K# E/ N* {. Q& s5 I
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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