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广义神经预测控制是一种滚动时域控制方法，需要使用最小化代价函数来实现对控制输入的优化，而最小化代价函数需要较大的计算量，该文将时滞神经网络用于神经预测控制，改进了传统广义神经预测控制的学习算法，仿真实验结果表明了所提方案的优越性．
改进的神经预测控制及其应用
【摘 要】
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广义神经预测控制是一种滚动时域控制方法，需要使用最小化代价函数来实现对控制输入的优化，而最小化代价函数需要较大的计算量，该文将时滞神经网络用于神经预测控制，改进了传统广
【机 构】
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通化师范学院计算机学院,空军航空大学
【出 处】
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通化师范学院学报
【发表日期】
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2012年12期
【基金项目】
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吉林省教育厅科技项目（2010[343]）.
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