针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制

模块（组合）网络 （1） 产生的背景 （a) 更好的映射非线性函数 （b) 模拟人类神经系统,分工合作 （c) 在控制中,克服“时间交叉”(Temporal Crosstalk) 现象

§12-1 拉普拉斯变换及其几个基本性质 §12-2 电路的S域模型 §12-3 零状态分析 §12-4 网络函数和冲激响应 §12-5 线性时不变电路的叠加公式

7.1 网络函数与电路的频率特性 7.2 RC电路的频率特性 7.3 RLC串联谐振电路 7.4 GLC并联谐振电路 7.5 非正弦周期信号激励下的稳态分析

（1)非线性 （2)分布处理 （3)学习并行和自适应 （4)数据融合 （5)适用于多变量系统 （6)便于硬件实现

针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输出耦合的特点,提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案.控制器采用神经网络解耦,将混沌机制引入到BP算法中,用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的有效性

第一章 矩阵运算的计算机方法及稀疏距阵 第二章 电路的矩阵分析 第三章 建立方程的一般方法 第四章 非线性电路直流分析 第五章 双端口网络分析 第六章 运算放大器电路及有源滤波器

采用带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法,建立了基于多周期运行模式的烧结矿化学成分预报模型;使用基于数据库技术的知识库和正向推理的推理机,开发了化学成分控制专家系统.系统自投入运行以来,预报模型命中率稳定在90%以上,操作指导建议采纳率达到92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制

(1）非线性 (2）分布处理 (3）学习并行和自适应 (4）数据融合 (5）适用于多变量系统 (6）便于硬件实现

1.3从网络到图 1、网络图论概论 图论是数学领域中一个十分重要的分支,这 里所涉及的只是图论在网络中的应用,称网 络图论。网络图论也称网络拓扑。 为在计算机上系统地列出一个复杂网络的方 程以便分析,就要用到网络图论和线性代数 的一些概念。 随着计算机的发展,网络图论已成为计算机 辅助分析中很重要的基础知识,也是网络分 析、综合等方面不可缺少的工具