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如何利用人工神经网络解决实际问题

  经过几十年的发展,神经网络理论在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策、人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功。

  将人工神经网络应用至实际问题时,需先分析问题有哪些参量,如何抽象建立模型,最后选择一种适当的神经网络模型,经过训练即可映射该问题。

  人工神经网络由于其独特的模型结构和固有的非线性模拟能力,以及高度的自适应和容错特性等突出特征,在控制系统中获得了广泛的应用。其在各类控制器框架结构的基础上,加入了非线性自适应学习机制,从而使控制器具有更好的性能。基本的控制结构有监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、最优决策控制等。

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