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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
9 @9 V% ^" q1 i9 d: 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
+ j0 D& t$ e/ 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
9 \5 _$ P) c# `, W( Y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 H: N' H2 h2 `, B0 k; o$ U1 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- f" h: ?3 L- ^) B0 P5 q: s. A9 u7 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1 ?) q. Y1 s. d# V! b* c. s) Y3 Z
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5 C+ N* [! j# [7 \& q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 c. j) G' x3 j/ z) `0 B+ v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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8 L; q: B3 |" F  _4 q; M# j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4 c& [$ b/ y4 d( 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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