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本文针对常规神经网络控制通常需要辨识和控制网络两个网，提出将神经网络用于提前学习系统动态特性，借助于运动方程来获得控制信号的预测控制算法，极大地提高了算法的运算速度。将此算法用于非线性多变量耦合的禽蛋禽化过程，取得了最佳的动，静态特性。
预测神经网络控制器及其在禽蛋孵化过程中的应用
【摘 要】
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本文针对常规神经网络控制通常需要辨识和控制网络两个网，提出将神经网络用于提前学习系统动态特性，借助于运动方程来获得控制信号的预测控制算法，极大地提高了算法的运算速度。
【机 构】
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太原理工大学
【出 处】
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太原重型机械学院学报
【发表日期】
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1998年4期
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