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2013-05-23 12:21
求翻译：Many works [85-87] have recognized the utilization of neural network (NN) for the identification of friction nonlinearities. In most cases, the weight adaptation rule was derived from the Lyapunov stability theory. Although some experimental results showed acceptable improvement in tracking errors, the accuracy of the 是什么意思？ 待解决
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Many works [85-87] have recognized the utilization of neural network (NN) for the identification of friction nonlinearities. In most cases, the weight adaptation rule was derived from the Lyapunov stability theory. Although some experimental results showed acceptable improvement in tracking errors, the accuracy of the
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
许多工作[85-87]认可了神经网络(NN)的运用摩擦非线形性的证明的。在许多情况下，重量适应规则从李雅普诺夫稳定性理论获得了。虽然一些实验结果在循轨误差显示了可接受的改善，模型的准确性取决于主要得到的实验摩擦参量，可能随时间容易地变化。另外，很多计算努力在这种方法必要。
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2013-05-23 12:24:58
许多工作 (85-87) 认可了神经网络NN的运用 () 为摩擦非线形性的证明。 在许多情况下，重量适应规则从Lyapunov稳定理论获得了。 虽然一些实验性结果在循轨误差显示了可接受的改善，模型的准确性取决于主要得到的实验性摩擦参量，可能随时间容易地变化。 另外，很多计算努力在这种方法必要。
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2013-05-23 12:26:38
许多作品 [85-87] 识别的摩擦非线性承认利用神经网络 (NN)。在大多数情况下，重量适应规则来自李雅普诺夫稳定性理论。虽然一些实验的结果表明可以接受改进跟踪错误，模型的精度主要取决于获得实验摩擦参数，可以很容易随时间。此外，在这种方法需要大量的计算工作。
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2013-05-23 12:28:18
很多作品[85]都必须认识到利用的神经网络[nn]针对呈识别的摩擦。 在大多数情况下,重量适应规则,来自于利亚普诺夫稳定性理论。 虽然一些实验结果表明可以接受改进跟踪错误,模型的精确度主要取决于实验摩擦参数获得,很容易随时间变化。 另外,很多的计算需要努力在这种做法。
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