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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% D2 v9 v0 c- [# K
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' `2 n; U3 `) {7 Z% F! W. 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( x: d) i8 C% w
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 t" c4 K2 i) m9 t' b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 w! r0 v) u1 V" ^) Y3 a6 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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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* D! I3 P- N, Y! K) o3 C2 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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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
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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, T4 R+ p9 z9 x0 u) E4 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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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
1 O/ `- R! n% I: 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8 Z- Z" n. r4 z% f
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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