基于神经网络的智能系统,神经元网络控制的作用

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。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

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好文案。

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。

计算机神经网络控制系统能干嘛？

具有模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。

神经电脑除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器，它们同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。

神经电子计算机的信息不是存在存储器中，而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂，电脑仍有重建资料的能力，它还具有联想记忆、视觉和声音识别能力。

怎么系统学习智能控制，智能控制的有什么作用。

有一门专门的学科叫做智能控制，主要包括模糊数学，模糊控制，人工神经网络和专家系统。

由于这四个主要部分是交叉学科，也有的时候专门成一门学科，例如模糊数学在应用数学和计算机里面会单独成立一门学科，有的地方在控制科学与工程也会单独成立一门学科。

人工神经网络在控制理论与控制工程，模式识别与智能系统，计算机科学技术等领域有时候也会单独成立一门学科。专家系统在系统工程和控制理论与控制工程也有时候会单独成立一门学科。

智能控制虽然听起来名头很响，但是实际上它并非异常高深的理论，相反它是从很多学科的成果当中提炼成的一门学科。主要解决的问题是非线性问题，数学系统模型性能很差或者难以建立数学模型的问题。

例如传统PID控制参数难以整定或者超调量很大的问题，可以使用模糊PID控制解决，线性分类器无法分类的问题可以用人工神经网络（在模式识别里又叫做感知器网络）来解决。

但是智能控制有一个难以克服的缺点，往往不如数学模型准确，并且在人工神经网络和专家系统中都需要大量的训练样本和训练时间，说白了就是需要比较长的计算机离线运算时间并且需要一定量的前期实验。

神经网络优缺点，

优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发