This study describes the application of the feedback linearization neural networks, known from neural network computing, to the problem of gradient preemphasis.
本研究应
迴归类神经网路于梯度磁场的系统参数调整，这种方法不需要重覆量测与调整，因
所需时间非常短。
guī lèi yú
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range, rankThis study describes the application of the feedback linearization neural networks, known from neural network computing, to the problem of gradient preemphasis.
研究应用线性迴归类神经网路于梯度磁场的系统参数调整，这种方法不需要重覆量测与调整，因所需时间非常短。
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本研究应用线性迴归类神经网路于梯度磁场的系统参数调
，这种方法不
要重覆量测与调，
所时间非常短。
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究应用线性迴归类神经网路于梯度磁场的系统参数调整，这种方法不需要重覆量测与调整，因所需时间非常短。
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本研究应用线性迴归类神经网路于梯度磁场的
数调整，这种方法不需要重覆量测与调整，因所需时间非常短。
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本研究应用线性迴归类神经网路于梯度磁场的系统参数调整，这种方法不
覆量测与调整，因所时间非常短。
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本研究应用线性迴归
网路于梯度磁场的系统参数调整，这种方法不需要重覆量测与调整，因所需时间非常短。
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本研究应用线迴归神经网路于梯度磁场的系统参数
，
种方法不需要重覆量测与，因所需时间非常短。
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本研究应用线性迴归类神经网路
磁场的系统参数调整，这种方法不需要重覆量测与调整，因所需时间非常短。
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