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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& F9 U1 r% e* M- f- g2 v: 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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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
! Q) p  V9 Z' {( W$ Z4 _% @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1 _  M6 g3 |' V9 ]3 M# o/ 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 12:34 |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/ R5 ?! Q$ d1 x9 r5 W" 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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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' \. J6 A5 U2 g# q/ 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 Z# h& {! R" S: L! c: 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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发表于 2009-9-13 12:35 |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 ?  l$ k, T' J6 C/ 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
- E7 `' O, I5 e4 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
4 |1 O0 d2 A0 C7 ]6 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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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# g/ @' O" D) `# T' 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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