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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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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5 Y- {; y2 o7 {2 E2 S5 t
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/ z) E  b3 \8 b( x5 W' x
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 c1 j6 x2 o5 k7 o9 \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
! U* H: _' f  M4 P1 f0 m( y: d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5 j' I1 Z& ?' v+ w/ r7 f) l' G8 l
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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( Z$ j2 S! |4 e6 F% X0 R) \$ x) b' q
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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
# u7 }+ l% v: u0 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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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3 V% r0 t# F! o$ n% ~& N
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, n& s* `8 u& m2 L( 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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