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本文采用一种复合多层前馈网络结构，利用递推最小二乘法和Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法，建立了一种适合于非线性系统的广义预测自校正控制器，通过选煤液密度控制的仿真研究，验证了本控制器的有效性。
基于复合神经网络的非线性自校正控制器及其应用
【摘 要】
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本文采用一种复合多层前馈网络结构，利用递推最小二乘法和Ｄａｖｉｄｏｎ最小二乘法作为在线学习算法，建立了一种适合于非线性系统的广义预测自校正控制器，通过选煤液密度控制的仿真研究，验证了
【机 构】
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南开大学计算机与系统科学系
【出 处】
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工业仪表与自动化装置
【发表日期】
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1999年4期
【基金项目】
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国家863CIMS应用基础研究项目,天津市自然科学基金
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