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通过研究高砷金精矿真空脱砷的动力学发现：高砷金精矿的真空脱砷是一个多步骤混合控制的复杂过程。
To remove arsenic from high arsenic-bearing gold concentrate in vacuum is subject to a complex process of multistep and composit controlling.
提出了一种基于多步递推预测的广义预测自适应控制算法。
In this paper, a generalized predictive adaptive control algorithm based on multi-step regressive predication is presented.
采用神经网络逆控制的思想设计小波神经网络控制器，引入多步预测性能指标函数对控制器权值进行在线训练。
WNN controller with the idea of neural networks inverse control is applied. Using multi-step predictive index function to train the weights of controller.
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