1.研究了一种应用于机载火控系统的具有自学习功能的故障诊断系统.

2.并对轧制力自学习系数层别划分的方法，依据和效果做了系统的分析。

3.实验证明，此控制系统具有较强的自适应性与自学习能力，表明了该方案的正确性与实用性。

4.神经网络有良好地自学习和自感应能力。

5.结果表明：神经网络具有实测样本的自学习功能，对桥梁施工预拱度有较好的精度。

6.本文应用神经元来实现普通多值逻辑控制器，在此基础上提出了加权因子的自学习算法，并用数字仿真证明了算法的有效性。

7.实验证明，此控制系统具有较强的自适应性与自学习能力，表明了该方案的正确性与实用性。

8.通过对决策树分类算法的比较，本文采用C4.5决策树算法实现自学习模块。

9.通过对发酵过程控制的仿真研究，表明该方法能够实现自学习的能力。

10.本文讨论了基于神经网络理论的PID控制，并将其应用于恒温恒液位控制系统，利用神经网络的自学习能力在线整定控制器参数。

11.本文讨论一种新型的自学习控制系统。

12.研究了一种应用于机载火控系统的具有自学习功能的故障诊断系统.

13.概述了智能控制和自学习控制，阐述了迭代自学习控制的基本原理。

14.本文应用神经元来实现普通多值逻辑控制器，在此基础上提出了加权因子的自学习算法，并用数字仿真证明了算法的有效性。

15.有关自学习算法的初步实验结果也在文中给出。

16.不需要检测器件来检测运行张力和运行速度，而且连布厚也不需要设置，卷染机控制系统通过自学习能轻松获得所有参数。

17.结果显示过去一年内青少年考试失败、学习负担重及升学压力等来自学习方面的事件发生频度较高，应激强度较大。

18.神经网络有良好地自学习和自感应能力。

19.该模型可以发现已知的和未知的滥用入侵和异常入侵活动，具有自学习、自完善功能。

20.介绍了昆钢双机架轧机轧制流程和数学模型，并在此基础上详细讨论了模型在线自学习的方法和技巧。

21.本文讨论了基于神经网络理论的PID控制，并将其应用于恒温恒液位控制系统，利用神经网络的自学习能力在线整定控制器参数。

22.有关自学习算法的初步实验结果也在文中给出。

23.概述了智能控制和自学习控制，阐述了迭代自学习控制的基本原理。

24.该算法具有自学习和自适应的特点。。com

25.神经网络具有很强的非线性逼近能力和自学习能力。

26.并对轧制力自学习系数层别划分的方法，依据和效果做了系统的分析。

27.结果表明：神经网络具有实测样本的自学习功能，对桥梁施工预拱度有较好的精度。

28.该模型可以发现已知的和未知的滥用入侵和异常入侵活动，具有自学习、自完善功能。

29.本文通过更深刻和贴切地模拟专家整定控制参数的启发式过程，开发了一种高级的专家式控制参数实时自学习算法。

30.神经网络具有很强的非线性逼近能力和自学习能力。

31.提出一种具有红外指令自学习功能的无线智能遥控器的设计方案。

32.ICMRME的算法基础设施是一个独特的自学习的引擎，即使在不完善且有噪声的场景中，也能够对文本信息进行分类。

33.本文通过更深刻和贴切地模拟专家整定控制参数的启发式过程，开发了一种高级的专家式控制参数实时自学习算法。

34.文中提出了一种具有自学习、自完善功能的入侵监测模型，可发现已知和未知的滥用入侵和异常入侵活动。

35.提出一种具有红外指令自学习功能的无线智能遥控器的设计方案。

36.文中提出了一种具有自学习、自完善功能的入侵监测模型，可发现已知和未知的滥用入侵和异常入侵活动。

37.通过对决策树分类算法的比较，本文采用C4.5决策树算法实现自学习模块。

38.本文讨论一种新型的自学习控制系统。

39.介绍了昆钢双机架轧机轧制流程和数学模型，并在此基础上详细讨论了模型在线自学习的方法和技巧。

40.该算法具有自学习和自适应的特点。

41.通过对发酵过程控制的仿真研究，表明该方法能够实现自学习的能力。

42.尽管神经网络是一类黑箱式的非线性映射，但它具有良好的自学习能力。

43.本文提出一种基于自适应预测的无损压缩方法，该方法利用神经网络模型自学习的能力，自适应的调整预测器的预测系数。

44.不需要检测器件来检测运行张力和运行速度，而且连布厚也不需要设置，卷染机控制系统通过自学习能轻松获得所有参数。

45.结果显示过去一年内青少年考试失败、学习负担重及升学压力等来自学习方面的事件发生频度较高，应激强度较大。

46.本文提出一种基于自适应预测的无损压缩方法，该方法利用神经网络模型自学习的能力，自适应的调整预测器的预测系数。

47.尽管神经网络是一类黑箱式的非线性映射，但它具有良好的自学习能力。