智能控制的主要应用领域
智能控制技术简介
智能控制技术简介智能控制技术是指利用计算机、传感器、执行器等技术手段，对设备、系统或过程进行自动化控制和管理的一种技术。
通过智能控制技术，可以实现对设备运转状态、参数进行实时监测与调整，提高生产效率、降低生产成本，实现自动化生产和智能化管理。
本文将介绍智能控制技术的基本原理、应用领域以及解决方案。
一、智能控制技术的基本原理智能控制技术的基本原理是通过传感器采集设备或系统的状态信息，传递给微处理器或微控制器进行信号处理和决策，并通过执行器输出控制信号，实现对设备或系统的控制。
具体包括以下几个方面：1. 传感器技术：传感器是智能控制技术的重要组成部分，用于实时感知设备或系统的状态信息，并将其转化为电信号输出。
常见的传感器有温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
2. 微处理器或微控制器技术：微处理器或微控制器是指具有一定计算能力和控制功能的集成电路，用于接收传感器的信号，进行数据处理和控制决策。
根据控制算法的不同，可以实现不同的控制策略。
3. 执行器技术：执行器是将控制信号转化为设备或系统实际动作的装置，常见的执行器有电动机、液压马达、电磁阀等。
通过执行器的动作，可以实现对设备或系统的操作与控制。
二、智能控制技术的应用领域智能控制技术广泛应用于各个行业和领域，如工业自动化、智能家居、交通运输、能源管理等。
以下将介绍几个典型的应用领域：1. 工业自动化：智能控制技术在工业生产中有着广泛的应用。
通过对生产线、机器设备等进行智能控制，可以提高生产效率、降低生产成本，实现生产过程的自动化和智能化。
2. 智能家居：智能控制技术在家居领域的应用越来越广泛。
通过智能传感器和智能控制系统，可以实现对家居设备的智能化控制，如智能照明系统、智能空调系统、智能安防系统等。
3. 交通运输：智能控制技术在交通运输领域的应用可以提高交通运输系统的安全性和效率。
例如，智能交通信号灯、智能公交调度系统等，可以实现交通流量控制和优化。
智能控制应用举例(2023最新版)
智能控制应用举例智能控制应用举例⒈引言智能控制是指利用先进的技术和算法，通过建立智能化的系统来实现对设备、机器或系统的自动化控制和监测。
智能控制应用已经在各个领域得到了广泛的应用，包括工业制造、交通运输、建筑管理等。
本文将介绍几个智能控制应用的具体例子，以便读者更好地理解智能控制的应用场景和实际效果。
⒉工业制造中的智能控制应用⑴自动化生产线控制在工业制造领域，智能控制被广泛应用于自动化生产线控制。
通过利用传感器、物联网和技术，可以实现对整个生产线的自动化监控和管理。
例如，利用智能传感器对物料流动进行实时监测，可以及时发现和解决生产线上出现的异常情况，提高生产效率和质量。
⑵智能仓储和物流管理智能控制还可以应用于仓储和物流管理中，通过利用智能传感器和物联网技术，可以实时监测和管理仓库中的货物流动和库存情况。
例如，利用智能控制系统可以自动对仓库进行货物分配和调度，减少人工操作，提高货物处理效率和准确性。
⒊交通运输中的智能控制应用⑴智能交通信号控制在交通运输领域，智能控制可以应用于交通信号控制系统中。
通过利用车辆和行人的实时数据和交通流量预测模型，可以自动调整交通信号灯的时长，以优化交通流量和减少拥堵。
智能交通信号控制系统可以根据实时交通情况动态调整信号灯的时长，提高道路通行效率。
⑵智能车辆控制智能控制还可以应用于智能车辆控制系统中。
通过利用车辆的传感器数据和算法，可以实现车辆的自动驾驶和智能导航。
智能车辆控制系统可以根据路况和交通情况自动调整车辆的速度和行驶路线，提高行车安全性和效率。
⒋建筑管理中的智能控制应用⑴智能照明控制在建筑管理领域，智能控制可以应用于智能照明控制系统中。
通过利用传感器和智能控制算法，可以实现自动调节照明亮度和灯光颜色，以提供更舒适和节能的照明环境。
智能照明控制系统还可以根据人员的存在和光照情况自动调节灯光，提高能源利用效率。
⑵智能空调和能源管理智能控制还可以应用于建筑中的空调和能源管理系统中。
智能控制技术的发展方向及应用前景
智能控制技术的发展方向及应用前景随着科技的不断发展，智能控制技术逐渐在各个领域得到应用。
其本质是将人工智能、机器学习等技术应用到设备、机器、系统的控制中，使其能够自动化地完成某些特定的任务。
这种技术的应用范围非常广泛，包括生产制造、农业、交通运输、医疗、金融等领域。
随着智能控制技术的不断提升和应用的广泛推广，其发展方向和应用前景也愈发引人瞩目。
发展方向智能控制技术的发展方向主要有以下几个方面：1. 无人化智能化无人化智能化是智能控制技术的一个重要趋势。
它的核心是将传统的手工操作转变为自动化操作，通过机器、设备、系统等无人化的方式完成更多的工作任务。
例如，自动驾驶汽车、自动化生产线等都是无人化智能化的典型应用。
2. 大数据与智能化大数据与智能化的结合是智能控制技术的另一个重要方向。
随着数据的大量积累和存储，使得计算机可以利用这些数据进行深度学习和分析，从而实现人工智能和智能化的发展。
例如，智能客服、智能安防等都是大数据与智能化的应用。
3. 协作机器人技术协作机器人技术是智能控制技术的又一重要方向。
协作机器人可以与人类实现接触和合作，从而提高工作效率和安全性。
例如，在工业生产中，一些协作机器人可以与工人一同协作完成某些工序。
应用前景智能控制技术的应用前景相当广阔，将对人类社会带来非常大的改变。
以下是智能控制技术的几个应用前景：1. 智能制造智能制造是智能控制技术的一个重要应用领域。
通过将智能控制技术应用到制造过程中，可以提高生产效率、降低生产成本和提高产品质量等。
智能制造还可以帮助企业实现精益生产，从而更好地适应市场需求，提升企业竞争力。
2. 智能交通智能交通是智能控制技术的又一个重要应用领域。
通过将智能控制技术应用到交通管理中，可以优化交通流，降低交通事故发生率，提高交通运输效率。
其中，自动驾驶汽车的出现将对未来交通产生深远的影响。
3. 智能医疗智能医疗是智能控制技术的一个重要应用领域。
通过将智能控制技术应用到医疗领域，可以提高治疗效率、降低医疗成本、提高疾病诊断准确率等。
智能控制技术综述
智能控制技术综述智能控制技术的发展在当今科技领域中扮演着重要的角色。
这项技术结合了人工智能、机器学习和自动化控制等领域的知识，在各个行业中起到了革命性的作用。
本文将对智能控制技术的应用范围、发展历程以及未来趋势进行综述。
一、智能控制技术的应用范围智能控制技术广泛应用于工业、交通、医疗、农业等各个领域。
在工业领域，智能控制技术可以实现生产线的自动化控制，提高生产效率和质量。
在交通领域，智能控制技术可以应用于智能交通系统，优化车流量和交通安全。
在医疗领域，智能控制技术可以辅助医生进行诊断和手术，提高医疗水平。
在农业领域，智能控制技术可以实现智能化种植和养殖，提高农产品的产量和质量。
二、智能控制技术的发展历程智能控制技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
最早的智能控制系统是基于传统的控制理论和算法，但对于复杂的问题和大规模系统而言，传统方法存在局限性。
随着人工智能和机器学习的兴起，智能控制技术逐渐引入了神经网络、遗传算法和模糊逻辑等方法，提高了控制系统的性能。
近年来，深度学习和强化学习等新技术的出现，使得智能控制技术在实际应用中取得了巨大的突破。
三、智能控制技术的未来趋势未来，智能控制技术将朝着以下几个方向发展：1. 多模态智能控制：随着物联网的发展，智能控制系统将与传感器、无线通信等技术相结合，实现多源信息的融合和分析，从而更好地适应复杂环境和任务需求。
2. 自适应智能控制：智能控制系统将具备自适应能力，能够根据环境变化和系统需求进行自主调整和优化，提高控制系统的灵活性和鲁棒性。
3. 协同智能控制：智能控制系统将能够实现多个智能设备之间的协同工作，共同完成复杂任务。
这有助于提高整体性能，实现更高效的控制。
4. 高效能耗管理：智能控制系统将注重能源利用效率的提高，通过优化控制算法和能源管理策略，实现能耗最小化。
综上所述，智能控制技术在各个领域的应用前景广阔，其发展历程和未来趋势也值得关注。
未来，随着人工智能和机器学习等领域的进一步发展，智能控制技术将会得到更加广泛和深入的应用，为各行各业带来更多的创新和变革。
智能控制技术的基本概念介绍
智能控制技术的基本概念介绍智能控制技术的基本概念介绍引言：随着科技的不断发展，智能控制技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
从家居自动化到工业制造，智能控制技术改变了我们的生活和生产方式。
本文将介绍智能控制技术的基本概念，探讨其背后的原理和应用，并分享我个人对这一领域的观点和理解。
一、智能控制技术的定义和背景：智能控制技术可以简单地定义为利用计算机和先进算法实现自动化决策和控制的一种技术。
它结合了人工智能、机器学习和传感器技术，使系统能够根据环境条件和实时数据来做出智能化的决策和调整。
智能控制技术的发展得益于计算能力的提升和算法的创新，它正在推动着各个行业的变革和进步。
二、智能控制技术的原理和方法：1. 传感器和数据采集：智能控制技术需要通过传感器来获取环境数据和状态信息。
传感器可以收集各种参数，包括温度、湿度、光照强度等。
数据采集是智能控制的基础，它提供了系统决策的依据。
2. 数据处理和分析：采集到的数据需要进行处理和分析，以提取有用的信息和特征。
数据处理包括数据清洗、特征提取和数据降维等技术。
数据分析则利用机器学习和人工智能算法，对数据进行建模和预测。
3. 决策和控制：基于数据处理和分析的结果，智能控制系统可以做出智能化的决策和控制。
它可以根据环境条件和实时数据来自动调整系统参数，并实现最优的控制效果。
三、智能控制技术的应用领域：1. 工业制造：智能控制技术在工业制造领域中被广泛应用。
它可以实现自动化生产线、智能仓储和物流配送等，提高生产效率和产品质量。
2. 建筑和家居：智能控制技术改变了建筑和家居的方式。
通过智能化的照明、温控和安防系统，建筑和家居可以实现更高的舒适度和能源效率。
3. 交通运输：智能控制技术在交通运输领域中有着广泛的应用。
从交通信号控制到智能交通管理系统，它可以提高交通流量的效率和安全性。
4. 医疗健康：智能控制技术在医疗健康领域中有着巨大的潜力。
它可以应用于医疗设备、疾病诊断和药物管理等，提高医疗服务的质量和效率。
智能控制技术的应用
智能控制技术的应用在各个领域中，智能控制技术的应用已经变得越来越普遍。
从家庭智能化控制系统到智能城市的建设，从制造业到医疗领域，这项技术已经深入到我们的生活中。
智能控制技术的应用在很多领域都有着极大的优势。
在这篇文章中，我将着重探讨它的应用领域及其优势。
一、智能家居智能家居是智能控制技术应用的一个典型例子。
通过智能家居系统，家庭住宅可以自动监测、管理和控制电力、自来水、燃气等资源，同时居住者也可以使用手机、平板等终端设备远程操控家中各种设备和家电。
此外，智能家居系统也可以为居住者提供更加舒适的居住环境，比如控制温度、湿度、光照等，从而提高家庭的生活品质和舒适度。
智能家居的另外一个优点在于，它可以使用传感器等设备实时监测家中的各种情况，如烟雾、温度、湿度等，及时提醒居住者采取相应的措施。
这些优点可以极大程度的方便人们的生活，而且也有着越来越广阔的应用前景。
二、智能制造智能制造指的是在制造企业中应用智能控制技术，实现生产过程的自动化、智能化。
智能制造可以帮助企业提高生产效率、产品品质、降低成本，有效提高竞争力。
例如，现在汽车行业中，智能制造技术的应用已经非常普遍。
从设计、制造到配件制作、装配，都可以应用智能控制技术，使生产效率得到大幅提高，并且还可以降低故障率，提高产品质量。
这不仅可以为企业带来更高的收益，而且还能为消费者提供更优质的产品和服务。
三、智能医疗智能医疗是指在医疗行业中应用智能控制技术，提高医疗设备的自动化、智能化，同时也可以提高医疗服务的效率和质量，为医疗行业带来更多的发展。
例如，现在许多医院都开始使用智能设备，比如智能床、智能心电监测器等，这些设备不仅可以自动记录病人的状况，还可以实时监测病人的生命体征，及时通知医生和护士。
此外，智能医疗还可以应用于医疗服务的智能化，比如电子病历、智能药房等，大大提高了医疗效率和服务质量。
四、智能交通智能交通是指在交通运输领域中应用智能控制技术，使交通系统更加智能、高效和安全。
智能控制技术专业调研报告
智能控制技术专业调研报告全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：智能控制技术是一个涉及多领域知识的学科，随着科技的不断发展和进步，智能控制技术在工业自动化、智能家居、无人驾驶等领域得到了广泛应用。
为了更好地了解智能控制技术的发展现状和未来趋势，我们进行了一次深入的调研和分析。
一、智能控制技术概述智能控制技术是一种利用计算机和现代信息技术进行自动控制的技术。
它主要包括传感器、执行器、控制器和算法等组成部分，通过对系统进行实时监测和分析，并对系统进行智能化的决策和控制，使系统能够在不断变化的环境中实现自动化的控制。
1. 工业自动化领域在工业制造领域，智能控制技术已广泛应用于生产线自动化、机器人控制、物流系统等方面，提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本。
2. 智能家居领域智能控制技术在智能家居领域得到了快速发展，通过智能家居系统可以实现家庭设备的远程控制、定时控制、智能化的联动控制等功能，提升了家居生活的舒适度和便利性。
3. 无人驾驶领域智能控制技术是实现自动驾驶的核心技术之一，通过各种传感器和算法对车辆进行实时监测和控制，使车辆能够在复杂的交通环境中自主行驶，提高了行车安全性和交通效率。
目前，随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，智能控制技术也在不断创新和完善。
在传感器技术方面，各种高精度、低功耗的传感器不断涌现，为智能控制技术的发展提供了更好的硬件基础；在控制算法方面，深度学习、强化学习等人工智能算法得到了广泛应用，使智能控制技术能够更好地适应复杂多变的环境。
1. 向智能化、自主化发展未来智能控制技术将更加智能、自主化，能够更好地适应复杂多变的环境，实现真正意义上的自动化控制。
2. 融合与创新智能控制技术将与人工智能、物联网、大数据等技术融合，形成更加强大的智能系统，为各行业的发展提供更多可能。
3. 提升安全性和可靠性未来智能控制技术将更加注重系统的安全性和可靠性，确保在各种复杂环境下能够稳定可靠地运行。
智能控制应用举例
智能控制具有自主学习、自适应、自 组织、自协调等特点，能够根据环境 变化和系统状态进行自主决策和控制 。
智能控制的应用领域
工业自动化
智能控制在工业自动化领域的应用广泛，如智能制造、智能机器 人等，能够提高生产效率、降低成本。
智能家居
智能控制在智能家居领域的应用，如智能照明、智能安防等，能够 实现家庭生活的智能化和便捷化。
农业物联网
物联网设备
通过各种传感器、控制器和执行器，实现农业生产设备的互联互 通和远程控制。
数据采集与分析
实时采集农业生产数据，通过云计算和大数据技术进行数据分析， 为农业生产提供科学决策依据。
智能化管理
基于物联网数据，实现农业生产全过程的智能化管理，提高生产效 率和降低成本。
农业大数据分析
数据整合与共享
预测性维护
利用数据分析技术，对设备运行状态进行监测和预测，提前发现 潜在故障并进行维护。
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智能控制在农业领域的 应用
智能农业装备
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智能灌溉系统
利用传感器和控制器，实时监测土壤湿度和植物 生长情况，自动调节灌溉水量，实现节水灌溉。
智能温室系统
通过温度、湿度、光照等传感器和调控设备，实 现温室内环境的自动调节，为植物生长提供最佳 条件。
智能医疗设备
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智能诊断设备
利用人工智能技术对医学影像 进行分析，辅助医生进行疾病
诊断。
智能手术机器人
通过精确的机械臂和传感器， 在医生的远程操控下进行手术
操作。
智能康复设备
根据患者的康复需求，提供个 性化的康复训练方案，提高康
复效果。
智能药物管理系统
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一）智能控制的主要应用领域？
答：1在机器人系统中的应用2）在CIMS计算机/现代集成制造系统和CIPS计算机/现代集成作业系统中的应用3）在航天航空控制系统中的应用4）在社会经济管理系统中的应用5）在交通运输系统中的应用。
二）专家系统的组成、主要类型？
答：专家系统主要有四部分组成1）知识库，包括事实、判断、规则、经验知识和数学模型2）推理机，首先把知识库中的专家知识及数据库中的有关事实，以一定的推理方式进行逻辑推理以给出结论3）解释机制是专家系统区别于传统计算机程的主要特征之一，它可以向用户回答如何导出推理的结论4）知识获取系统，主要完成机器学习。
类型：1）控制系统辅助设计2）过程监控、在先诊断、故障分析与预测维护；3）过程控制4）航天故障诊断与处理5）生产过程的决策与调度。
三）智能控制的产生和发展过程及其主要代表人物？
答：1）启蒙期从20世纪60年代起，F.W.史密斯提出采用性能模式识别器;1965年,美国扎德模糊集合;1966年,J.M.门德尔人工智能控制; 2)形成期20世纪70年代傅京孙、曼德尼3）发展期20世纪80年代4）高潮期20世纪90年代
四)人工神经网络的特点?
答:1)可以充分逼近任意复杂的非线形关系2)所有定量或定性的信息都分布储存于网络内的各神经元的连接上,故有很强的鲁棒性和容错性3)采用并行分布处理方法,使得快速进行大量运算成为可能4)可自学习和自适应不确知或不确定的系统。
五）智能控制的应用对象？
答：1）不确定的模型传统的控制是基于模型的控制，这里的模型包括控制对象和干扰模型。
2）高度的非线性传统控制理论中的线性系统理论比较成熟。
3）复杂的任务要求在传统的控制系统中，控制的任务或者是要求输出量为定值，或者是要求输出量跟随期望的运动轨迹，因此控制任务的要求比较单一。
对于智能控制系统，任务的要求往往比较复杂。
六）傅京孙关于智能控制的论文中列举的三种智能控制系统？
答：1）人作为控制器的控制系统2）人机结合作为控制器的控制系统3）无人参与的智能控制系统。
七）模糊控制器的主要特点？
答：1）设计简单。
模糊控制器是一种基于规则的控制。
2）适用于数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象。
3）控制效果优于常规控制器。
4）具有一定的智能水平，
5）模糊控制系统的鲁棒性强。
八）隶属函数选择的基本准则？
答：1）表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合。
2）变量所取隶属度函数通常是对称的、平衡的。
3）隶属度函数要符合人们的语义顺序，避免不恰当的重叠。
4）论域中每个点至少属于一个隶属度函数的区域，并应属于不超过两个隶属度函数的区域，
5）当两个隶属度函数重叠时，重叠部分对两个隶属度函数的最大隶属度不应有交叉，6）当两个隶属度函数重叠时，重叠部分的任何点的隶属度函数的和应该小于或等于1。
九）隶属度函数确定的三种主要方法。
答：1）经验直觉法2）模糊统计法3）三分法。
十）模糊集合的常用三种表示方法。
答：1）扎德表示法2）向量表示法3）隶属度函数的表示法
十一）模糊关系矩阵的基本运算。
答：1）并运算2）交运算3）补运算4）相等5）包含6）转置7）合成。
十二）常见的几种隶属度函数曲线。
答：1）偏小型下降函数也称为Z型函数2）偏大型上升函数也称为S型函数3）对称型凸函数常称为II型函数。
十三）模糊条件语句三种基本语句。
答：1）若A~则B~型，简记为if A~thenB,其中A~是用模糊直言语句表达的条件，B~是用模糊直言语句表达的满足条件时进行的动作。
2）若A~则B~否则C~型，简记为if A~the n B~elseC~,其中A~是用模糊直言语句表达的条件，B~是用模糊直言语句表达的满足条件时进行的动作,C~是用模糊直言表示的不满足条件时进行的动作。
3）若A~且B~则C~型，简记为if A~and B~then C~,其中A~和B~是用模糊直言语句表达的条件，C~是用模糊直言表示的两个同时条件时进行的动作。
十四）模糊控制的优点。
答：1）模糊控制完全是在操作人员控制经验基础上实现对系统的控制，（无需建立数学模型）是解决不确定系统的一种有效途径；2）模糊控制（具有较强的鲁棒性），被控对象参数的变化对迷糊控制的影响不明显，可用于非线性、时变、时滞系统的控制；3）由离线计算得到控制查询表，提高了控制系统的实时性；4）控制的机理符合人们对过程控制作用的（直观描述和思维逻辑），为智能控制应用打下了基础。
十五）模糊控制器输出信息的模糊判决有几种常用方法。
答：1）最大隶属度法2）取中位数法3）左大和右大法4）加权平决法
十六）模糊控制规则，常见的控制规则。
答：1）单输入—单输出模糊控制器的模糊控制规则它反映了P控制律。
2）双输入—单输出模糊控制器的模糊控制规则它反映了PD控制律。
3）多输入—单输出模糊控制器的模糊控制规则它反映了PID控制律。
4）多输入—多输出模糊控制器的模糊控制规则若控制规则有多个控制通道，各控制通道可以输出多个不同的控制，相当于双输入—单输出的多个系统的叠加。
十七）神经网络的学习方法主要有哪两大类？
答：1）有导师学习也称为有监督学习，这种学习模式采用的是纠错规则，在学习训练过程中需要不断给网络成对提供一个输入模式和一个期望网络正确输出的模式，称为“教师信号”。
将神经网络的实际输出同期望输出进行比较，当网络的输出与期望的教师信号不符时，根据差错的方向和大小按一定的规则调整权值，以使下一步网络的输出更接近期望结果。
2）无导师学习也称为无监督学习，学习过程中网络能根据特有的内部结构和学习规则，在输入信息流中发现可能存在的模式和规律，同时能根据网络的功能和输入消息调整权值乃至网络结构，这个过程称为网络的自组织，其结果是使网络能对属于同一类的模式进行自动分类。
十八）说明神经网络控制取得的主要进展。
答：1）系统辨识在自动控制问题中，系统辨识的目的是为了建立被控对象的数学模型。
2）神经控制器由于控制器在事时控制系统中起着“大脑”的作用，神经网络具有自学习和自适应等智能特点，因而非常适合于作控制器。
3）智能检测所谓智能检测一般包括干扰量、传感器输入输出特性的非线性补偿、零
点和量程的自动校正及自动诊断。
十九）神经网络的基本特征和主要功能。
答：基本特征1）结构特征——并行处理、分布式存储与容错性人工神经网络是有大量的、简单的处理元件相互连接构成的高度并行的非线性系统，具有大规模并行处理特征。
2）能力特征——自学习、自组织与自适应性自适应性是指一个系统能改变自身的性能以适应换竟变化的能力，它是神经网络的一个重要特征。
主要功能1）联想记忆神经网络是通过其突触权值和连接结构来表达信息的记忆，这种分式记忆存储使得神经网络能存储较多的复杂模式和恢复记忆的信息。
2）非线性映射设计合理的神经网络通过对系统输入输出样本对进行自动学习，能够以任意精度逼近任意复杂的非线性映射。
3）分类与识别传统分类方法只适合解决同类相聚、异类分离的识别与分类问题。
4）优化计算优化计算是指在已知的约束条件下，寻找一组参数组合，使由该组合确定的目标函数达到最小值。
5）知识处理知识是人们从客观世界的大量信息及自身的实践中总结归纳出来的经验、规则和判据。
二十）常用的神经元三种转移函数。
答：1）阀值型转移函数2）非线性转移函数3）分段线性转移。
二十一）人工神经网络的分类。
答：神经网络常采用两种分类方式：（1）根据神经元之间连接方式分类可分为两种1）层次型结构的神经网络将神经元按功能分成若干层，如输入层、中间层和输出层。
2）互连型网络结构中任意两个节点之间都可能存在连接路径，其中全互连网络中的每个节点均与所有其他节点连接。
（2）根据网络信息流向分类可分为两种1）前馈型网络2）反馈型网络。