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东北电力大学自动化工程学院学士学位论文
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题目：非线性系统RBF人工神经网络逼近方法设计
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摘要
多年以来，对于线性系统的系统辨识取得了很大的进展。因为无论在经典控制理论还是在现代控制理论中，线性系统具有存在对应的数学模型和其叠加性等优点，因此很容易对其进行参数辨识。然而，在实际生活中，因为绝大部分系统都是非线性系统。相比于线性系统，非线性系统因为其结构的复杂性和对控制精度要求的较高，这使得在参数辨识以及其它研究方面难以取得较大的进展。而人工神经网络的兴起极大的推动了非线性系统的相关研究。本文针对一类非线
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