Question

基于神经网络的控制原理是什么?

Answer 1

基于神经网络的控制原理：通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。

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写作猫。 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、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。

在控制领域,将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统,属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的,属于学习控制，是智能控制的一一个分支。神经控制发展至今,虽仅有十余年的历史,已有了多种控制结构。

如神经预测控制、神经逆系统控制等。

神经网络( Arificial Neural Networks ,简写为ANNs )也简称为神经网络( NNs )或称作连接模型( ConnectionModel) , 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。神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。

随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展,神经网络的应用定将更加深入。