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廖雪超; 陈振寰; 邓万雄;
武汉科技大学计算机科学与技术学院 湖北武汉430065;
武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室 湖北武汉430065;
解耦控制; RBF神经网络; 快速自学习算法; 附加微分项; 粒子群优化算法;
机译:使用PSO优化的基于RBF的控制器同步SA和AV节点振荡器,并与自适应控制进行比较
机译:实时应用中基于PSO的RBF学习算法的改进
机译:使用基于PSO优化的基于RBF的控制器进行超混沌同步,以提高通信系统的安全性
机译:钢板形状和厚度控制系统中基于PSO的模型参考自适应解耦
机译:基于RBF神经网络的非线性随机系统的广义预测控制。
机译:基于RBF神经网络模型的改进GWO算法优化的HFSWR海杂波抑制方法
机译:一种基于RBF神经网络优化改进PSO的室内定位算法
机译:基于模型跟随控制系统的解耦直升机仿真调试
机译:PSO RBFNN基于RBFNN的基于PSO的分散式自适应跟踪控制,用于不确定具有输入饱和度的电动机器人系统
机译:选择性计算RBF模型,高斯过程模型和MLP模型的模型计算单元和控制单元
机译:用于选择性地计算RBF模型,高斯过程模型和MLP模型的模型计算单元和控制装置
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