第1讲 教学提纲-控制系统与方法.doc

【控制系统与方法】课程的第一讲主要围绕神经网络的基础知识展开，旨在帮助学生深入理解并掌握这一领域的核心概念和应用技术。神经网络作为一种模拟生物神经系统的计算模型，已经在多个领域展现出强大的学习和处理能力。 课程提纲中强调了三种教学模式：授课、讲座讨论和自学。这旨在培养学生的主动学习能力和团队协作精神，同时也提供了多样化的学习途径以适应不同的学习风格。 在神经网络模型部分，课程涵盖了以下几类： 1. 前馈神经网络，包括感知机（Perceptron），单层和多层结构，以及反向传播（Backpropagation，BP）神经网络，它是多层前馈网络中最常见的训练算法。 2. 反馈神经网络，如Hopfield网络，分为离散DHNN（Discrete Hopfield Neural Network）和连续CHNN（Continuous Hopfield Neural Network），还有Boltzmann随机神经网络，通常用于联想记忆和优化问题。 3. 局部逼近神经网络，如CMAC（Cerebellar Model Arithmetic Computer）小脑模型神经网络，PID神经网络，B样条神经网络，以及RBF（Radial Basis Function）径向基函数神经网络，这些网络在函数逼近和分类问题中表现出色。 除此之外，还涉及了模糊神经网络和遗传神经网络，这两种网络结合了模糊逻辑和遗传算法，能处理不确定性和复杂优化问题。 学习过程中，学生需要熟练掌握MATLAB神经网络工具箱，这是进行神经网络建模和仿真的重要工具。同时，课程要求学生通过编写和执行MATLAB程序，完成感知机、BP网络和Hopfield网络的实现，并最终提交一份与专业方向相关的神经网络研究报告，报告应包含理论方案、推导、学习训练过程、仿真结果分析等。 对于研究生，课程还提出了严格的写作要求，无论是小论文还是大论文，都需要明确问题、方法、实验或仿真验证以及结论。摘要要简洁明了，引言需综述现有研究，正文则需要详细阐述研究方法和实验验证，结论部分要体现研究成果的独特性和价值。在撰写报告时，需注重问题描述、算法实现、仿真结果的分析以及结论的总结。 课程还将讨论MATLAB的重要性，特别是在硕士毕业论文中的作用，以及如何将研究方向与课程内容相结合，强调创新性，无论是在方法上还是结构上的改进，都要能够证明其优越性。 PPT授课和讲座讨论环节将回顾控制理论与方法，并引入神经网络的相关概念，以促进学生对控制系统的理解和应用。讨论话题聚焦于MATLAB技能的掌握以及如何将其应用于实际研究项目。