화력발전소 주증기 온도의 큰 지연과 모델의 불확실성을 고려하여, RBF (방사형 기저 함수) 인공 신경망을 사용하여 PID 역수열 주증기 온도 제어기를 조정하는 전략을 제안한다. 최근접 이웃 군집화 방법과 경사 하강법을 결합한 혼합 학습 알고리즘을 사용하여 RBF 인공 신경망을 구축하고 온라인으로 제어 객체를 식별하고 주 PID 제어기 매개 변수를 온라인으로 조정한다. 시뮬레이션 결과는 혼합 학습 알고리즘을 기반으로 한 RBF 인공 신경망 PID 제어기가 높은 제어 정밀도와 빠른 응답 속도를 갖고 있으며, 기존의 RBF 인공 신경망 PID 제어기 알고리즘보다 시스템의 동적 품질이 우수하다는 것을 보여준다.

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