神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。神经网络控制是(人工)神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、...
对于神经网络控制器来说,它具有学习复杂映射的能力。如果其稳定性也能得到保证,将为控制复杂非线性系统提供全新的解决方案。 基于此,杨麓洁和所在团队提出一种新型框架,该框架采用快速经验反证和正则化技术等方法,旨在同时学习神经网络控制器和李雅普诺夫稳定性证明,以便能够适用于复杂的非线性动态系统。 (来源:arXiv)...
特斯拉CEO埃隆・马斯克转发该视频并表示，该机器人能够通过神经网络控制其电动肢体，无需远程操控即可克服崎岖地形。特斯拉Optimus工程副总裁米兰・科瓦奇也转发了这段视频，并补充道，机器人并没有使用视觉系统，完全依靠自身的平衡能力来应对复杂地形。他还表示，自己曾在Optimus行走的位置滑倒过。科瓦奇称，未来，特斯拉...
神经网络控制是指在控制系统中,应用神经网络技术,对难以精确建模的复杂非线性对象进行神经网络模型辨识,或作为控制器,或进行优化计算,或进行推理,或进行故障诊断,或同时兼有上述多种功能。 神经网络是由大量人工神经元(处理单元)广泛互联而成的网络,它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的...
《神经网络控制》是2009年西安电子科技大学出版社出版的图书，作者是喻宗泉。内容简介 《神经网络控制》介绍了神经网络控制的基本理论与控制方法。全书共分8章，主要包括神经网络和自动控制的基础知识、神经计算基础、神经网络模型、神经控制中的系统辨识、人工神经元控制系统、神经控制系统、模糊神经控制系统和神经控制中的...
神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接的方式构建的计算模型,通过学习和训练,神经网络能够模仿人类的思维方式和决策过程。 神经网络控制的基本原理是利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力,将系统的输入和输出关系建模成一个复杂的非线性函数,通过训练神经网络使其学习到这个函数的映射关系,从而实现对系统的...
一、神经网络控制的基本概念神经网络控制(Neural Network Control)是一种模仿生物神经网络工作原理的控制系统。它通过学习和自适应来调整自身的结构和参数,以实现对复杂系统的有效控制。神经网络控制具有强大的非线性映射能力、自学习和自适应能力,以及能够处理不确定性和模糊信息等优势。二、神经网络控制的发展历程神经...
神经网络控制方法是一种基于神经网络的控制系统设计方法。它通过建立神经网络模型,对系统进行动态学习与优化,从而实现对于复杂系统的有效控制。神经网络控制方法的基本原理可以分为以下几个步骤: 建立神经网络模型:根据控制系统的需求,选择合适的神经网络结构,并训练神经网络模型以适应系统的动态特性。 设计控制算法:结合...
神经网络控制系统，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统，将这种控制方式称为神经网络控制。...