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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1 G' N1 d% r# G) ]; k7 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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发表于 2009-9-13 12:29 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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+ i& ]- O$ b; V. V% e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 F2 ~6 q! J; t# Q% q' a1 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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, s. K8 G( T0 w- O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7 k) x" J1 V1 x; D; T# F$ t0 X
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; v$ j( e2 N$ V5 s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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. {% p# E7 V' |& w; Q! u2 a2 @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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/ K+ Q7 Q* s+ V2 [* 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
, T1 u% t1 f$ B8 b; F2 \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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