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,具有很强的自适应性和学习能
神经网络控制
神经网络控制(Neural Network Control)是一种通过模拟人脑神经网络工作方式来实现控制的先进技术。它运用大量的简单计算单元(即神经元)组成复杂网络,通过学习和自适应来调整神经元的连接权值,进而实现对于复杂系统的智能化控制。神经网络控制的基础理念源自于生物神经系统的信息处理机制。与传统的控制方法不同,神经网络控制...
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...
1.神经控制的基本原理 控制系统的目的在于给出适当的控制量输入,使得系统具有理想的输出。 图1(a)是一般反馈控制系统的原理图,(b)是采用神经网络代替(a)中控制器完成同样的控制任务。 图1 反馈控制与神经控制的对比 设被控制对象的输入 u 和系统输出 y 之间满足如下非线性函数关系 y=g(u) ,控制的目的是确定...
1.4 神经网络控制的研究领域 (1)基于神经网络的系统辨识 ① 将神经网络作为被辨识系统的模型,可在已知常规模型结构的情况下,估计模型的参数。 ②利用神经网络的线性、非线性特性,可建立线性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测模型,实现系统的建模和辨识。
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...
人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
激活函数起非线性映射的作用,并用来限制神经元输出振幅。激活函数也称限制函数,或传输函数。通常一个神经元输出的正常范围在[0, 1]区间或[−1, 1]区间。 4、外部偏置 此外,神经元模型还包括一个外部偏置,或外部偏置称为阀值,偏置的作用是根据其为正或负,相应的增加或者降低激活函数的网络输入。 5、一对方程...
六、 神经网络控制按结构分类,特点 相关知识点: 试题来源: 解析 答:1)神经网络监督控制:不仅可以确保控制系统的稳定系和鲁棒性,而且可有效的提高系统的精度和自适应能力。 2)神经网络直接逆控制:神经网络直接逆控制的可用性在相当程度上取决于逆模型的准确精度。由于缺乏反馈,简单连接的直接逆控制缺乏鲁棒性。 3)...