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对于参数变化且含有时滞的被控对象，传统控制方法难以获得理想效果。本文基于神经元模型及学习策略，提出采用不同学习速率的神经元学习方法，由此构成的神经元控制器能加速神经元权值收敛，改善神经元控制品质，使这类被控对象可取得满意的控制效果。
自适应单神经元控制器的研究
【摘 要】
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对于参数变化且含有时滞的被控对象，传统控制方法难以获得理想效果。本文基于神经元模型及学习策略，提出采用不同学习速率的神经元学习方法，由此构成的神经元控制器能加速神经元
【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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自动化仪表
【发表日期】
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1998年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.69774023)
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