神经网络控制
刘山
浙江大学控制科学与工程学院
人工神经网络（ANN）
人工神经网络（artificial neural network, ANN）是由大量
简单的处理单元（神经元，neurons）互联而成的并行分
布式系统。它不是人脑的真实描述，是对人脑简单的抽象
和模拟，反映人脑的基本特征。
ANN建立在神经科学、数学、物理学、计算机科学的基
础上，是一种新的计算机制和模型。可解决一些传统算法
所难以解决的问题。
ANN可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模
拟。用硬件实现后，系统达到稳定即为计算完毕，计算效
率极大地提高。
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用于控制的人工神经网络的特性
并行分布处理。
非线性映射。
通过训练进行学习。
知识存储在连接权及连接关系上。
容错能力
硬件实现。
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神经网络在控制中的作用
在传统的控制系统中用以动态系统建模，充当对
象模型。
在反馈控制系统中直接充当控制器的作用。
在传统控制系统中起优化计算作用。
与其他智能控制方法如模糊逻辑、遗传算法、专
家控制等相融合。
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内容
1、人工神经网络概述
2、基于神经网络的系统建模与辨识
3、神经网络PID控制
4、神经网络控制结构方案
5、神经控制的应用
