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運用常規(guī)反向傳播學習算法。該系統(tǒng)由兩個子系統(tǒng)構成,一個系統(tǒng)通過電氣動態(tài)參數(shù)的辯識自適應控制定子電流,遼寧供熱智能化,另一個系統(tǒng)通過對機電系統(tǒng)參數(shù)的辯識自適應控制轉子速度。后值得指出的是現(xiàn)在發(fā)表的大多數(shù)有關ann對各種電機參數(shù)估計的,一個共同的特點是,它們都是用多層前饋anns,用常規(guī)反向傳播算法,只是學習算法的模型不同或被估計的參數(shù)不同。
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誤差反向傳播技術是多層前聵ann常用的學習技術。如果網(wǎng)絡有足夠多的隱藏層和隱藏結點以及適宜的激勵函數(shù),多層ann只能實現(xiàn)需要的映射,沒有直接的技術選擇優(yōu)隱藏層、結點數(shù)和激勵函數(shù),通常用嘗試法解決這個問題,反向傳播訓練算法是基本的快下降法,供熱智能化價格,輸出結點的誤差反饋回網(wǎng)絡,用于權重調整,搜索優(yōu)。
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但是,還有很多研究工作要做,現(xiàn)在還只有少數(shù)實際應用的例子(學術研究組實現(xiàn)少,工業(yè)運用的就更少了),供熱智能化多少錢,大多數(shù)研究只給出了理論或結果,因此,常規(guī)控制器在將來仍要使用相當長一段時間。為此,供熱智能化哪家好,本文論述了人工智能在電氣傳動領域中的應用。將pid控制和模糊控制相結合,控制直流電動機.首先對直流電動 機的pid控制進行,鑒于其參數(shù)變化范圍大,整定過程繁鎖
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