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提出一种用于风力发电控制系统的人工神经网络，首先将系统的控制问题转化为适合人工神经网络处理的识别问题，然后对样本数据进行适当的预处理，最后采用ＢＰＮ神经网络结构，选择一种降低网络灵敏度的新学习算法，仿真结果表明，所提出的含有两个隐层的神经网络模型具有较强的适应性。
基于神经网络的风力发电控制系统
【摘 要】
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提出一种用于风力发电控制系统的人工神经网络，首先将系统的控制问题转化为适合人工神经网络处理的识别问题，然后对样本数据进行适当的预处理，最后采用ＢＰＮ神经网络结构，选择一种降低
【机 构】
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沈阳工业大学风能技术研究所
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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1997年A00期
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