当前课程知识点:智能控制 > 第一章 智能控制课程概论 > 1.11 智能控制的类型之神经网络控制系统,智能控制的类型之基于规则的仿人智能控制系统,集成智能控制系统,组合智能控制 > 1.11
下面我们来看一下神经网络控制系统
这里面神经网络指的是人工神经网络
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那么关于神经网络的研究也有几十年的历史了
那么在1943年McCulloch和Pitts
就提出了神经元的数学模型
1950年到1980年
神经网络得到了显著的发展
后来也提出了各种各样的神经网络
1980年以后为神经网络的发展期
提出了Hopfield神经网络
解决了经典的TSP问题
还有BP神经网络
实现了由导师指导下的神经网络学习
在实际工程中得到了广泛应用
为神经网络的应用开辟了广阔的发展前景
那么将神经网络引入控制领域
就形成了神经网络控制器
这个方面的研究成果也有很多
那么神经网络控制就是从机理上
对人脑的生理系统进行简单的结构模拟
也就是说模糊控制是从模拟人脑的外部行为
还有专家系统
都是通过模仿人类外部行为
来进行模拟人脑的智能的
而神经网络是从人脑的结构上
从内部结构上进行一个模拟
从结构上模拟人脑
从而实现人脑的智能
那么神经网络它有什么特征呢
它具有并行机制
同时有多个神经元同时进行运算
模式识别可以迅速地在最短的时间之内
快速的进行模式分类
告诉你这是水果 这是什么水果
这是苹果橘子香蕉还是梨子
可以很快地自动的识别
你是哪个单位哪个部门的哪位同学
记忆能力
它可以很方便地存储某些重要信息
还有自学习能力
可以通过神经网络的学习
掌握它不知道的信息
像人类一样具有智能特征
而且它能够充分地以任意精度
逼近任意的复杂的非线性系统
这是一个非常好的优点
所以它很容易用于模型辨识
可以用于学习与适应不确定系统的动态特性
而它有很强的鲁棒性和一定的容错能力
所以神经网络控制
在控制领域得到了广泛的应用
-开篇
--开篇
-1.1课程考试方式
-1.2 数据、信息、知识与智能
-1.3传统控制面临的挑战
-1.4 控制科学发展过程
-1.5 智能控制的多元论
--1.5
-1.6 控制策略的渗透与融合
--1.6
-1.7 智能控制与传统控制的联系与区别
--1.7
-1.8 智能控制的类型之分级递阶智能控制系统
--1.8
-1.9 智能控制的类型之专家控制系统
--1.9
-1.10 智能控制的类型之模糊控制系统
--1.10
-1.11 智能控制的类型之神经网络控制系统,智能控制的类型之基于规则的仿人智能控制系统,集成智能控制系统,组合智能控制
--1.11
-1.12智能控制系统的类型之基于规则的仿人智能控制系统,集成智能控制系统,组合智能控制
--1.12
-1.13本章小结
--1.13
-第一章测试
-2.1基于搜索的问题求解
-- 2.1.7 均一代价搜索
-- 2.1.10 A星算法
-2.2 专家系统简介
- 2.3 专家PID
-第二章测试
-3.1 模糊控制概述
-3.2 模糊集合
-3.3 隶属函数
--3.3隶属函数.
-3.4 模糊关系及其运算
-第三章测试
- 4.1 模糊自适应整定PID控制原理
-4.2 基于FF的模糊PID控制试验验证
-第四章测试
- 5.1 神经网络简介
- 5.2 神经网络的发展简史
-5.3 神经网络的基本概念
- 5.4 神经网络的分类
-5.5 神经网络的学习算法、基本特征和研究领域
-第五章测试
-6.1 感知器
--6.1.2.1 感知器应用实例分析(实现逻辑运算与或非)
- 6.2 BP神经网络
--6.2.2.1 BP神经网络应用实例分析之一:逻辑运算异或实现
--6.2.2.2 BP神经网络应用实例分析之二:非线性函数拟合
-第六章测试
- 7.1 什么是遗传算法
-7.2 遗传算法的特点
-7.3 遗传算法的基本操作之复制
-7.4 遗传算法的基本操作之交叉与变异
-第七章测试
-8.1 遗传编程工作原理
-8.2 遗传编程基本操作之复制
-8.3 遗传编程基本操作之交换和突变
- 8.4 遗传编程的工作步骤及实例分析
-第八章测试
-期末测试