神经网络方法研究及应用,基于神经网络的控制
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文案狗。
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。
人工神经网络的研究方向
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，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
神经网络是一种控制方式?他的硬件如何选型？ 20
通常，神经网络都是通过编程实现的，因为神经网络本质上是种数学模型。但是，当前已经有硬件实现方案，即FPGA现场可编程门阵列来实现。
人工神经网络作为一种新型的信息处理系统，由于基于传统软件实现，存在并行程度低和速度慢的缺点，使神经网络的实现不能满足实时性的要求，造成了理论研究与实际应用脱节。
另外，用软件实现神经网络所需计算机体积庞大，不适合嵌入式场合的应用。而神经网络的硬件实现的最大特点就是体现了系统的并行性，处理速度快，易于满足实时性要求。
另外，算法的复杂程度以及在实际工程中应用的可行性仍需要通过硬件的实现效果来检验。因此，神经网络的硬件实现意义重大。
FPGA现场可编程门阵列是一个具有大量通用逻辑单元的器件，并且它的内部逻辑可以根据实际需要进行相应的改变。这种可重新配置的结构特征非常适合实现神经网络。
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展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。
其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。
由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。
目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。
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……
人工神经网络在控制系统中有哪些
神经网络好处不是说它有什么好的特性易于控制，而是当人们遇到传统的控制方法控制效果的不好的非线性、不确定对象的问题，即人们面临控制对象难以建模的时候，神经网络强大的作用就显现出来了。
主要的网络有BP,RBF,ART等神经网络，这三种网络机构原理各不相同，你用百度文库，里面有相应的介绍。