人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是模拟生物神经元结构和功能的计算模型，是机器学习领域的重要分支。神经网络控制则是将神经网络应用于控制系统设计，利用其非线性映射能力和自适应能力来解决复杂控制问题。
神经网络的基本构成单元是神经元，它们通过连接权重进行信息传递。在ANN中，输入层接收原始数据，隐藏层负责信息处理，输出层则生成最终结果。多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）是最常见的前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，调整权重以最小化预测误差。
神经网络控制的优势在于其强大的非线性建模能力，能够处理传统线性控制理论难以解决的问题。例如，在系统存在不确定性、参数变化或复杂动态特性时，神经网络可以自适应地学习和调整其结构和参数，实现对系统的精确控制。此外，神经网络还具有并行处理和分布式存储的特性，适用于实时控制任务。
在神经网络控制中，有几种常见的架构和方法。例如，直接神经网络控制（Direct Neuro-Control, DNC）直接将神经网络作为控制器，无需构建系统模型；逆模型神经网络控制（Inverse Model Neural Network Control, IMNNC）通过学习系统逆模型来补偿系统动态；自适应神经网络控制（Adaptive Neural Network Control, AANC）则结合了自适应控制理论，不断调整网络参数以跟踪系统变化。
在实际应用中，神经网络控制常用于机器人控制、航空航天、电力系统、过程控制等领域。例如，机器人运动控制可以通过神经网络学习复杂的运动学和动力学模型，实现精确的位置和力控制。在电力系统中，神经网络可以预测负荷变化，优化发电调度，提高系统的稳定性和效率。
在“人工神经网络与神经网络控制.ppt”这个文件中，可能会详细阐述神经网络的基本原理，包括神经元模型、网络结构、学习算法等；还会介绍神经网络控制的各种方法和应用案例，并可能包含实际系统设计和仿真结果。通过学习这部分内容，你可以深入理解神经网络的工作机制，掌握将其应用于控制系统的技巧，从而在实际工程问题中实现智能控制。
