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本文在将文（６）的参数学习算法推广到多变量系统和对爬山法加以改进的基础上，提出了一种新的基于Ｐｉ－ｓｉｇｍａ混合型自适应模糊神经网络的多变量的自适应控制器。该控制器能在不需过多先验知识的情况下在线自学前件和后件参数，仿真结果表明，该控制器有效的。
一种自学习模糊神经网络多变量自适应控制器
【摘 要】
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本文在将文（６）的参数学习算法推广到多变量系统和对爬山法加以改进的基础上，提出了一种新的基于Ｐｉ－ｓｉｇｍａ混合型自适应模糊神经网络的多变量的自适应控制器。该控制器能在不需过多先验知识
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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1999年2期
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