【神经控制理论和应用研究】.pdf
目录 中文要 0-1.0-3 英文摘要 0-4.0-7 致谢 0-8.0-8 第一章 绪 论 第一节 人工神经元网络发展概述 1-1.∣-4 第二节 智能控制发展概述 1-4.∣-9 第三节 神经控制]-9.∣-14 第四节 本文的研究内容 1-14.∣-16 第二章 人工神经网络理论及应用综述 第一节 生理神经元网络的解剖和特性 1-1.丨-4 第二节 人工神经网络 1—4.1-7 第三节 几种控制中常用的神经元网络 1—7.11-19 第四节 神经元网络在过程建模和控制中的应用11—19.11—29 第三章 反向传播网络及其学习算法 第一节 引言 川-1.I1-2 第二节 反向传播神经
摘 要 从心理学家McCulloch与数学家Pitts提出第一个人工神繁元模型 与人类学习过程相仿的算法。其主要动因在于希望在机器上取得人脑 奇妙地信息处理能力。无论如何,人脑是非常复杂的,大约有101个神 经元,其单个神经元的作用比较清楚,而对其交织一起脑神经网络的作用就知之甚少。目前许多ANN结构都只是根据人们对生理神经系统的 一些粗线认识而提出的,因此ANN不是错综复杂的人脑功能的精确模 型,而是模拟和实现了生理神经系统的并行处理,容故障、实例学习等 部分功能。是自前仿人會能的又一重要技术手段.在工业过程控制、建模、故障诊断等领域中常常涉及处理一些不确 定的信息。
第七章提出了一种实现模糊推理的前向多层神经元网络模型 和学习算法,它将通常的模糊化,模糊推理,去模糊化算法在网络中并 行一次运算就完成,并提出了相应的学习算法。这种网络可以用于学习 某种非线性映射,因此可以在控制领域中广泛应用。