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本文提出了一种利用人工神经元网络来实现的模型算法控制，克服了ＭＡＣ不能用于非最小相位系统和单步ＭＡＣ也不能用于纯延迟过程的缺点，通过ＢＰ网络的自学习产生预测偏差，并由智能控制单元进行控制，仿真表明，该控制方法具有良好的控制，特性和鲁棒性，并且适用于非线性系统。
基于神经元网络的模型算法控制
【摘 要】
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本文提出了一种利用人工神经元网络来实现的模型算法控制，克服了ＭＡＣ不能用于非最小相位系统和单步ＭＡＣ也不能用于纯延迟过程的缺点，通过ＢＰ网络的自学习产生预测偏差，并由智能控制单元进行
【机 构】
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山西省电力局中调所,太原工业大学自动化系
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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1994年3期
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