神经网络控制基本原理,神经网络理论及其应用

什么是神经网络控制

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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什么是神经网络控制技术

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写作猫。

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。

神经网络与模糊控制优劣？

(2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。

(3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。

(4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。

(5)模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。|||什么是模糊控制？与传统控制理论相比有什么优点？

模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合轮上基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论，它是智能控制的一个重要分支。

与传统控制理论相比，模糊控制有两大不可比拟的优点：第一，模糊控制在许多应用中可以有效且便捷的实现人的控制策略和经验，这一优点自从模糊控制诞生以来就一直受到人们密切的关注；第二，模糊控制不需要被控对象的数学模型即可实现较好的控制，这是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入、输出模糊集及模糊规则中。

所以模糊控制被越来越多的应用于各个领域，尤其是被广泛应用于家电系列中，基于模糊控制的洗衣机就是其中的一个典型实例。|||模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。

模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。|||优点：对于难于建立模型的控制对象不失为一种良好的控制方法。

神经网络控制的书籍目录

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第1章神经网络和自动控制的基础知识1.1人工神经网络的发展史1.1.120世纪40年代——神经元模型的诞生1.1.220世纪50年代——从单神经元到单层网络，形成第一次热潮1.1.320世纪60年代——学习多样化和AN2的急剧冷落1.1.420世纪70年代——在低迷中顽强地发展1.1.520世纪80年代——AN2研究热潮再度兴起1.1.620世纪90年代——再现热潮，产生许多边缘交叉学科1.1.7进入21世纪——实现机器智能的道路漫长而又艰难1.2生物神经元和人工神经元1.2.1生物神经元1.2.2人工神经元1.3生物神经网络和人工神经网络1.3.1生物神经网络1.3.2人工神经网络1.4自动控制的发展史1.4.1从传统控制理论到智能控制1.4.2智能控制的产生与基本特征1.4.3智能控制系统1.5模糊集与模糊控制概述1.5.1模糊集1.5.2模糊隶属函数1.5.3模糊控制1.6从生物神经控制到人工神经控制1.6.1生物神经控制的智能特征1.6.2人工神经控制的模拟范围1.7小结习题与思考题第2章神经计算基础2.1线性空间与范数2.1.1矢量空间2.1.2范数2.1.3赋范线性空间2.1.4L1范数和L2范数2.2迭代算法2.2.1迭代算法的终止准则2.2.2梯度下降法2.2.3最优步长选择2.3逼近论2.3.1Banach空间和逼近的定义2.3.2L2逼近和最优一致逼近2.3.3离散点集上的最小二乘逼近2.4神经网络在线迭代学习算法2.5Z变换2.5.1Z变换的定义和求取2.5.2Z变换的性质2.5.3Z反变换2.6李雅普诺夫意义下的稳定性2.6.1非线性时变系统的稳定性问题2.6.2李雅普诺夫意义下的渐进稳定2.6.3李雅普诺夫第二法2.6.4非线性系统的稳定性分析2.7小结习题与思考题第3章神经网络模型3.1人工神经网络建模3.1.1MP模型3.1.2Hebb学习法则3.2感知器3.2.1单层感知器3.2.2多层感知器3.3BP网络与BP算法3.3.1BP网络的基本结构3.3.2BP算法及步长调整3.4自适应线性神经网络3.5自组织竞争型神经网络3.5.1自组织竞争型神经网络的基本结构3.5.2自组织竞争型神经网络的学习算法3.6小脑模型神经网络3.6.1CMAC的基本结构3.6.2CMAC的工作原理3.6.3CMAC的学习算法与训练3.7递归型神经网络3.7.1DTRNN的网络结构3.7.2实时递归学习算法3.8霍普菲尔德（Hopfield）神经网络3.8.1离散型Hopfield神经网络3.8.2连续型Hopfield神经网络3.8.3求解TSP问题3.9小结习题与思考题第4章神经控制中的系统辨识4.1系统辨识基本原理4.1.1辨识系统的基本结构4.1.2辨识模型4.1.3辨识系统的输入和输出4.2系统辨识过程中神经网络的作用4.2.1神经网络辨识原理4.2.2多层前向网络的辨识能力4.2.3辨识系统中的非线性模型4.3非线性动态系统辨识4.3.1非线性动态系统的神经网络辨识4.3.2单输入单输出非线性动态系统的BP网络辨识4.4多层前向网络辨识中的快速算法4.5非线性模型的预报误差神经网络辨识4.5.1非动态模型建模，4.5.2递推预报误差算法4.6非