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运用神经网络学习和逼近能力精确地描述非线性过程的动态特性，并与基于非参数模型的预测控制相结合构成非线性自适应预测算法，进一步提高了对过程非线性的适应性及对非建模动态的鲁棒性。仿真研究表明该控制策略是有效的。
一种基于神经网络模型的非线性逢适应预测控制
【摘 要】
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运用神经网络学习和逼近能力精确地描述非线性过程的动态特性，并与基于非参数模型的预测控制相结合构成非线性自适应预测算法，进一步提高了对过程非线性的适应性及对非建模动态
【机 构】
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航空航天大学自动控制系
【出 处】
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中国自动化学会华东地区学术交流会
【发表日期】
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1998年期
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