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为了使基于神经网络的内模控制更好地适用于高阶对象，本文提出一种基于改进的Ｅｌｍａｎ网络的内模控制系统，并以循环流化床锅炉中的床层温度为对象进行仿真研究，结果表明这一系统地模型误差具有良好的鲁棒性和抗扰能力。
基于改进的Elman网络的内模控制及其应用
【摘 要】
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为了使基于神经网络的内模控制更好地适用于高阶对象，本文提出一种基于改进的Ｅｌｍａｎ网络的内模控制系统，并以循环流化床锅炉中的床层温度为对象进行仿真研究，结果表明这一系统地模型误
【机 构】
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东南大学动力工程系
【出 处】
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热能动力工程
【发表日期】
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2000年4期
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