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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 12:33 |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
1 T% H$ ?3 Y# W5 D) v) T0 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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发表于 2009-9-13 12:33 |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: E4 P  F/ N3 o' z; t2 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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发表于 2009-9-13 12:33 |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 f% i) Z" \1 X+ ]5 d% J1 `( P# Q2 ]
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 12:34 |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" z$ k" Z! _5 G. ~( ~- {4 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+ T* `( [9 Y" p2 P, 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 N/ {6 Q) @+ P6 y) c) Y/ 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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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 w" g8 z- m8 J- p( S# m9 Y# m3 [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 A6 z% r7 t! P5 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
0 C! {' C- w! C4 Y4 {1 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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发表于 2009-9-13 12:36 |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# E0 Q& M9 L, }5 {% k8 g' 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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