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西安交通大学：智能控制概论-智能控制理论与方法_模糊神经网络

【机器学习】神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法

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机器学习：具有不确定性的非线性系统自适应神经网络emLemsub2sub增益控制

热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

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安徽理工大学：《智能控制及仿真》课程教学资源（课件讲义）第8章 高级神经网络