神经网络在控制中的作用,神经网络控制基本原理

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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神经网络原理及应用

神经网络原理及应用1. 什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法写作猫。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人类的神经网络2. 神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

3. 生物神经元结构4. 神经元结构模型xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值判断xjwij是否大于阈值θi5. 什么是阈值？

临界值。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6. 几种代表性的网络模型单层前向神经网络——线性网络阶跃网络多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等7. 神经网络能干什么？

运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。

虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。8. 神经网络应用。

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。

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。

神经网络算法原理

4.2.1 概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。

1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。

神经网络技术在众多研究者的努力下，理论上日趋完善，算法种类不断增加。目前，有关神经网络的理论研究成果很多，出版了不少有关基础理论的著作，并且现在仍是全球非线性科学研究的热点之一。

神经网络是一种通过模拟人的大脑神经结构去实现人脑智能活动功能的信息处理系统，它具有人脑的基本功能，但又不是人脑的真实写照。它是人脑的一种抽象、简化和模拟模型，故称之为人工神经网络（边肇祺，2000）。

人工神经元是神经网络的节点，是神经网络的最重要组成部分之一。目前，有关神经元的模型种类繁多，最常用最简单的模型是由阈值函数、Sigmoid 函数构成的模型（图 4-3）。

图4-3 人工神经元与两种常见的输出函数神经网络学习及识别方法最初是借鉴人脑神经元的学习识别过程提出的。

输入参数好比神经元接收信号，通过一定的权值（相当于刺激神经兴奋的强度）与神经元相连，这一过程有些类似于多元线性回归，但模拟的非线性特征是通过下一步骤体现的，即通过设定一阈值（神经元兴奋极限）来确定神经元的兴奋模式，经输出运算得到输