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实际生产中的数学模型往往力求简化,以满足实时性的要求,这常常以损失控制精度为代价.为了提高实用控制模型的精度,本文介绍了一种基于神经网络的模型参数自寻优算法,该算法能动态实时地在线修正模型中的参数,提高了控制精度.仿真和实际应用效果明显.
热轧带钢卷取温度智能控制器的研究
【摘 要】
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实际生产中的数学模型往往力求简化,以满足实时性的要求,这常常以损失控制精度为代价.为了提高实用控制模型的精度,本文介绍了一种基于神经网络的模型参数自寻优算法,该算法
【机 构】
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河北理工学院自动化系(河北唐山)
【出 处】
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第四届全国冶金、电力、石油和化工行业自动化技术交流暨"十五"重点推广产品演示会
【发表日期】
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2002年期
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