黄敏;朱启兵;崔宝通 基于小波神经网络的板形板厚解耦预测控制。 （中文。英文摘要） Zbl 1199.93125号 控制理论应用。 25，第6号，1027-1031，1036（2008）. 小结：带钢轧制是一个非常复杂的非线性过程。自动平整度控制（AFC）和自动厚度控制（AGC）是一个非线性、时滞、耦合的系统。提出了一种新型的AFC-AGC解耦预测控制方法。小波神经网络（WNN）用于辨识α阶时滞逆系统。该逆系统与AFC-AGC系统串联，形成伪线性系统，从而将MIMO非线性系统的控制转化为多个SISO系统的控制，实现解耦系统。解耦系统采用预测控制。仿真结果表明，该方法简单易行，能够抵抗干扰，提高鲁棒性。 MSC公司： 93立方厘米10 控制理论中的非线性系统 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析 90B30型 生产模型 92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 关键词：小波神经网络;逆系统;预测控制 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Huang}等人，控制理论应用。25，编号61027--10311036（2008；Zbl 1199.93125）