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时间：2022-01-12
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1、第6章新型控制策略为什么提出新型控制策略？一方面，以PID为核心的传统控制方式是一种基于被控对象的精确数学模型的控制方式。另一方面，随着工业生产的飞速发展，被控对象越来越复杂，难以用精确的数学模型描述。显然，传统控制技术难以解决上述现实问题。因此，提出新型控制策略。本部分主要介绍模糊控制技术、神经网络控制技术、预测控制、最优控制、自适应控制等智能控制或先进控制技术，用来解决那些使用传统控制方法难以解决的复杂对象、复杂环境、复杂任务的控制问题。我们主要介绍神经网络控制技术：神经网络的理论基础，典型神经网络，神经网络控
2、制。6.1神经网络的理论基础人工神经网络(简称神经网络，artificialNeuralNetwork)是相对于生物学中所说的生物神经网络系统而言的。提出的目的就在于用一定的简单数学模型来对生物神经网络结构进行描述，并在一定的算法指导前提下，使其能在某种程度上模拟生物神经网络所具有的智能行为，解决用传统算法所不能胜任的智能信息处理问题。神经网络控制是将神经网络与控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为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。6.1.1神经网络发展
3、简史神经网络研究始于1943年，至今已经历了50多年的漫长历程，并且不是从一开始就受到广泛关注的，而是经历了一条从兴起到萧条，又从萧条到兴盛的曲折发展道路。具体说来，大致可为以下4个阶段：2.低潮期（1969-1982年）受当时神经网络理论研究水平的限制，加之受到冯·诺依曼式计算机发展的冲击等因素的影响，神经网络的研究陷入低谷。但在美、日等国仍有少数学者继续着网络模型和学习算法的研究，提出了许多有意义的理论和方法。例如，1969年，Grossberg提出了至今为止最复杂的ART神经网络。1972年，Kohonen提
4、出了自组织映射的SOM模型。3．复兴期（1982-1986年）1982年，物理学家Hopfield提出了Hopfield神经网络模型，该模型通过引入能量函数，实现了问题优化求解，1984年他用此模型成功地解决了旅行商路径优化问题(TSP)。这一成果的取得使神经网络的研究取得了突破性进展。1986年，在Rumelhart和McCelland提出了一种著名的多层神经网络模型，即BP网络，该网络是迄今为止应用最普遍的神经网络。4．高潮时期(1986年至现在)神经网络从理论走向应用领域，出现了神经网络芯片和神经计算机。神经
5、网络逐渐在模式识别与图像处理(语音、指纹、故障检测和图像压缩等)、控制与优化、预测与管理(市场预测、风险分析)、通信等领域得到成功的应用。6.1.2神经网络原理单个（生物
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