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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)表的大多數有關ann對各種電機參數估計的，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。如果網絡有足夠多的隱藏層和隱藏結點以及適宜的激勵函數，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、結點數和激勵函數，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，鑒于其參數變化范圍大，整定過程繁鎖
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