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本文针对复杂工业对象可能存在结构及参数变化的特点，提出了一种基于神经元的自学习控制器，利用改进的BP算法在线修正权值，该控制器不依赖于对象的数学模型，可适用于变阶、变时滞及变结构参数的场合，仿真显示系统具有较好的性能，具有明显的工程应用价值。本文还讨论了算法中常值参数的作用和选取方法。
复杂工业对象的神经元控制
【摘 要】
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本文针对复杂工业对象可能存在结构及参数变化的特点，提出了一种基于神经元的自学习控制器，利用改进的BP算法在线修正权值，该控制器不依赖于对象的数学模型，可适用于变阶、变时滞
【机 构】
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南京理工大学自动控制系
【出 处】
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工业控制计算机
【发表日期】
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1996年3期
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