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第3章 神经网络控制
第2部分 控制基础
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3.5 神经网络控制基础
3.5.1 神经网络控制的优越性神经网络可以处理那些难以用模型或规则描述的过程或系统。 神经网络采用并行分布式信息处理，具有很强的容错性。 神经网络是本质非线性系统，可实现任意非线性映射。 神经网络具有很强的信息综合能力，能同时处理大量不同类型的输入，并能很好解决输入信息之间的互补性和冗余性问题。 神经网络的硬件实现愈趋方便。
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3.5.2 神经网络控制的研究领域
基于神经网络的系统辨识将神经网络作为被辨识系统的模型，可在已知常规模型结构的情况下，估计模型的参数。利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测模型，实现非线性系统的建模和辨识。神经网络控制器神经网络作为实时控制系统的控制器，对不确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控制系统达到所要求的动态、静态特性。 神经网络与其他算法相结合将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法等相结合，可设计新型智能控制系统。
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