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2019-03-01 · 农业农村部直属的大型综合出版社
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神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术,一般应用在变频器的控制中,它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器,所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。
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1、是什么:
人工神经网络由于其独特的模型结构和固有的非线性模拟能力,以及高度的自适应和容错特性等突出特征,在控制系统中获得了广泛的应用。其在各类控制器框架结构的基础上,加入了非线性自适应学习机制,从而使控制器具有更好的性能。
2、为什么:
人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理 ,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
3、怎么做:
基本的控制结构有监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、最优决策控制等。
人工神经网络由于其独特的模型结构和固有的非线性模拟能力,以及高度的自适应和容错特性等突出特征,在控制系统中获得了广泛的应用。其在各类控制器框架结构的基础上,加入了非线性自适应学习机制,从而使控制器具有更好的性能。
2、为什么:
人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理 ,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
3、怎么做:
基本的控制结构有监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、最优决策控制等。
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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、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,是智能控制的一个分支。
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