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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 _0 o; ~; c) m; {3 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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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, i( V& b9 c! \$ ]
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 c& c7 A9 n. }8 }5 @2 E6 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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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* g# O: C" E. p4 B1 a; `  T, i# 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7 g% ?% R. d3 y8 u+ v7 }+ 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
0 A% I+ N* h4 \1 T+ d2 @% x6 ~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 N3 c; T6 p' \$ D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
' Q3 L, Z# ~4 T( r) K( d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. [* I3 F  \+ 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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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7 @2 t. C: h" B3 F; P3 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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