神经网络线性控制的特点,神经网络线性控制原理

1、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：小发猫

2、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神经网络线性控制。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。

3、神经网络控制的主要定义

神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。
神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。
在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。
神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。

4、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。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θi
5. 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

5、神经网络控制的书籍目录

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非线性系统逆模型的神经网络辨识
4.6.1系统分析逆过程的存在性
4.6.2非线性系统的逆模型
4.6.3基于多层感知器的逆模型辨识
4.7线性连续动态系统辨识的参数估计
4.7.1Hopfield网络用于辨识
4.7.2Hopfield网络辨识原理
4.8利用神经网络联想功能的辨识系统
4.8.1二阶系统的性能指标
4.8.2系统辨识器基本结构
4.8.3训练与辨识操作
4.9小结
习题与思考题
第5章人工神经元控制系统
5.1人工神经元的PID调节功能
5.1.1人工神经元PID动态结构
5.1.2人工神经元闭环系统动态结构
5.2人工神经元PID调节器
5.2.1比例调节元
5.2.2积分调节元
5.2.3微分调节元
5.3人工神经元闭环调节系统
5.3.1系统描述
5.3.2Lyapunov稳定性分析
5.4人工神经元自适应控制系统
5.4.1人工神经元自适应控制系统的基本结构
5.4.2人工神经元自适应控制系统的学习算法
5.5人工神经元控制系统的稳定性
5.6小结
习题与思考题
第6章神经控制系统
6.1神经控制系统概述
6.1.1神经控制系统的基本结构
6.1.2神经网络在神经控制系统中的作用
6.2神经控制器的设计方法
6.2.1模型参考自适应方法
6.2.2自校正方法
6.2.3内模方法
6.2.4常规控制方法
6.2.5神经网络智能方法
6.2.6神经网络优化设计方法
6.3神经辨识器的设计方法
6.4PID神经控制系统
6.4.1PID神经控制系统框图
6.4.2PID神经调节器的参数整定
6.5模型参考自适应神经控制系统
6.5.1两种不同的自适应控制方式
6.5.2间接设计模型参考自适应神经控制系统
6.5.3直接设计模型参考自适应神经控制系统
6.6预测神经控制系统
6.6.1预测控制的基本特征
6.6.2神经网络预测算法
6.6.3单神经元预测器
6.6.4多层前向网络预测器
6.6.5辐射基函数网络预测器
6.6.6Hopfield网络预测器
6.7自校正神经控制系统
6.7.1自校正神经控制系统的基本结构
6.7.2神经自校正控制算法
6.7.3神经网络逼近
6.8内模神经控制系统
6.8.1线性内模控制方式
6.8.2内模控制系统
6.8.3内模神经控制器
6.8.4神经网络内部模型
6.9小脑模型神经控制系统
6.9.1CMAC控制系统的基本结构
6.9.2CMAC控制器设计
6.9.3CMAC控制系统实例
6.10小结
习题与思考题
第7章模糊神经控制系统
7.1模糊控制与神经网络的结合
7.1.1模糊控制的时间复杂性
7.1.2神经控制的空间复杂性
7.1.3模糊神经系统的产生
7.2模糊控制和神经网络的异同点
7.2.1模糊控制和神经网络的共同点
7.2.2模糊控制和神经网络的不同点
7.3模糊神经系统的典型结构
7.4模糊神经系统的结构分类
7.4.1松散结合
7.4.2互补结合
7.4.3主从结合
7.4.4串行结合
7.4.5网络学习结合
7.4.6模糊等价结合
7.5模糊等价结合中的模糊神经控制器
7.5.1偏差P和偏差变化率Δe的获取
7.5.2隶属函数的神经网络表达
7.6几种常见的模糊神经网络
7.6.1模糊联想记忆网络
7.6.2模糊认知映射网络
7.7小结
习题与思考题
第8章神经控制中的遗传进化训练
8.1生物的遗传与进化
8.1.1生物进化论的基本观点
8.1.2进化计算
8.2遗传算法概述
8.2.1遗传算法中遇到的基本术语
8.2.2遗传算法的运算特征
8.2.3遗传算法中的概率计算公式
8.3遗传算法中的模式定理
8.3.1模式定义和模式的阶
8.3.2模式定理（Schema）
8.4遗传算法中的编码操作
8.4.1遗传算法设计流程
8.4.2遗传算法中的编码规则
8.4.3一维染色体的编码方法
8.4.4二维染色体编码
8.5遗传算法中的适应度函数
8.5.1将目标函数转换成适应度函数
8.5.2标定适应度函数
8.6遗传算法与优化解
8.6.1适应度函数的确定
8.6.2线性分级策略
8.6.3算法流程
8.7遗传算法与预测控制
8.8遗传算法与神经网络
8.9神经网络的遗传进化训练
8.9.1遗传进化训练的实现方法
8.9.2BP网络的遗传进化训练
8.10小结
习题与思考题
附录常用神经控制术语汉英对照
参考文献
……

6、神经网络算法可以解决线性规划问题吗

理论上可以的 但是个人感觉不是什么非常有效和经济的办法，如果是用的是需要训练的神经网络（BP 之类的）那么你的样本需求量是非常大的，如果你用的是非监督（不需要训练）的神经网络（Hopfield之类的），这样一方面你需要设计具有强大的不动点特性的权重以及要保证问题能优化成纯凸纯凹问题（否者还是很难避过传统需要粒子法啊 遗传算法什么的优化的 个人觉得遗传算法基本是废 学术更爱吹嘘，考虑实际问题 那里事先有那么多的先验以及由这么强大的计算能力），总的来说 神经网络不是太适合这块领域 ，线性规划的方法已经很多了，一般性的都能通过数值解法解出来

7、为什么使用神经网络解决线性问题

神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。 理论研究可分为以下两类： 1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。 2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络...
请采纳
如果你认可我的回答，敬请及时采纳，
~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮
~~手机提问的朋友在客户端右上角评价点【满意】即可。
~你的采纳是我前进的动力
~~O(∩_∩)O，记得好评和采纳，互相帮助

8、如何理解神经网络中的维数 以及线性和非线性转换能力

非线性曲线 我们一般用线性分段逼近，而多层神经网络有多个隐层空间 相当于有多个多段折线分割面，当神经网络层数特别多时 分割超平面就相当于一个超曲面 因此可以对非线性的数据分类