主要是介绍RBF神经网络与PID控制相结合的自适应控制

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传统PID 的控制参数难以精确整定，且依赖于对象的精确数学模型，适应性较差，对复杂过程不能保证其控制精度。针对工业控制领域中大滞后系统，采用传统PID 控制不能获得满意的控制效果，提出基于RB

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PID控制器结构简单，鲁棒性强，目前在很多方面都有着广泛的应用。但是随着科学技术的不断发展和进步，被控对象变得越来越复杂，传统的PID控制器对时变系统和非线性系统往往得不到较好的控制效果。神经网络具有自适应和自学习能力，...