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由于伺服系统中存在的非线性和不确定性，难以用传统的方法进行建模，本文采用神经网络通过函数逼近完成非线性系统的在线辨识。结合文中提出的径向基网络，通过对某转台伺服系统的仿真，验证了本文提出方法的
提出一种过程对象在线闭环辨识方法。通过对控制回路中过程对象的输入输出信号进行信号分解和频谱分析，得出过程对象在重要频率段上的频率响应特性，然后采用最小二乘法在幅值和相位两方面去拟合一个二阶加纯
设计了一个具有语音识别功能的遥控小车。采用16 位凌阳单片机SPCE061A 和红外发射芯片TX-2B 构成遥控电路。由SPCE061A 实现语音的采集、识别；红外发射/接收芯片TX-
将支持向量机应用到典型的时变、非线性工业过程—— 连续搅拌反应釜的辨识中, 并与BP 神经网络建模相比较, 仿真结果表明了支持向量机的有效性与优越性. 支持向量机以其出色的学习能力为工业过程的辨识提出了一种新的途径.