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2005年03月07日
王耀南， 王辉， 彭建春， 刘国才
信息与控制，1999，28（4）：298～304，-0001，（）：
-1年11月30日
本文针对铝厂熟料窑的现状：生产过程控制复杂、具有慢时变、分布参数、非线性、大时滞特性, 难以精确描述数学模型, 提出一套实时智能控制方案：将人工智能、专家控制、神经模型控制各自的长处综合一起, 设计成一个集成环境的实时多级智能控制系统，并应用于熟料窑温控系统中. 经仿真和实时控制试验结果表明这种系统对改善系统的动、静态特性, 克服系统时滞、慢时变是有效的, 控制性能令人满意.
复杂系统,， 专家控制,， 模糊神经控制,， 综合智能控制
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2005年03月07日
王耀南， 彭建春， 王辉
控制理论与应用，1998，15（5）：701～707，-0001，（）：
-1年11月30日
本文提出一类基于高斯基神经网络的自学习控制器，该控制器由两个GPFN网络组成，一个完成PID学习控制，另一个完成未知被控对象模型的建模．为加快网络的学习过程，文中提出了递归最小二乘法（RLS）用于神经网络的学习，并分析研究了自学习控制系统的收敛性和稳定性。仿真和实验结果表明，这类智能控制是成功的。
神经网络， 学习算法， 智能控制， 收敛性分析
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2005年03月07日
王耀南， 李树涛
控制与决策，2001，16（5）：518～522，-0001，（）：
-1年11月30日
多传感器数据融合广泛应用于自动目标识别、战场监视、自动飞行器导航与控制、机器人、工业过程控制、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。介绍了多传感器数据融合技术的概念、处理模型、融合层次等问题，综述了近年来多传感器融合技术的研究进展和应用，预测了未来的发展趋势。
多传感器， 信息融合， 复杂工业过程控制
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2005年03月07日
王耀南
自动化学报，1997，23（5）：698～692，-0001，（）：
-1年11月30日
提出一种神经网络与PID控制相结合的机器人自学习控制器。为加快神经网络的学习收敛性，研究了有效的优化学习算法。以两关节机器人为对象的仿真表明，该控制器使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应、跟踪精度和鲁棒性优于常规的控制策略。
神经网络,， 学习算法,， 机器人控制
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2005年03月07日
王耀南
控制理论与应用，1997，14（5）：748～753，-0001，（）：
-1年11月30日
本文提出一种神经网络自组织控制器，并应用于非线性跟踪控制中。为了加快神经模糊控制器的在线学习，文中给出了一种变斜率的最速梯度下降学习算法。仿真结果表明，该控制是有效的。
模糊逻辑， 神经网络， 模糊自组织控制， 智能控制
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