模糊控制与神经网络控制

模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，

它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。本文将就这

两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。

一、模糊控制

模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输

出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。模糊控制器的设计通常

包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。

在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊

规则进行推理得到控制信号。模糊规则库中存储了专家知识，根据实

际问题的需求可以设计不同的规则。推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。

模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过

模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。此外，模糊控制

能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。

然而，模糊控制也存在一些局限性。首先，模糊控制的规则库和参

数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，

如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。

二、神经网络控制

神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统

模型表示为神经网络结构来实现控制。神经网络是一种模仿生物神经

系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。

在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和

阈值，使得输出逼近于期望输出。神经网络控制通常包括网络的结构

设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。

与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。

它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系

统具有较好的鲁棒性。此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，

对系统的数学模型要求相对较低。

然而，神经网络控制也面临一些挑战。首先，神经网络的训练需要

大量的样本数据和计算资源，对于一些复杂的系统可能需要较长的训

练时间。其次，神经网络的结构和参数设计也对控制性能有较大影响，需要进行合理的选择和调整。

三、模糊控制与神经网络控制的对比

模糊控制和神经网络控制在控制方法和理论上存在一些不同点。模

糊控制通过模糊化和解模糊化来实现系统的控制，具有较好的适用性

和可解释性；而神经网络控制通过学习算法和自适应性来实现系统的

控制，具有较好的自适应性和学习能力。

从实际应用角度来看，模糊控制和神经网络控制都具有一定的优势

和局限性。模糊控制适用于规则明确、经验丰富的系统，对于非线性

和不确定性较强的系统有较好的控制效果；而神经网络控制适用于复

杂系统和未知系统，对于非线性和时变系统有较好的建模和控制能力。

综上所述，模糊控制和神经网络控制是两种重要的现代控制方法，

各自有其特点和适用范围。在实际应用中，可以根据具体问题的要求

和系统的特性来选择合适的控制方法，以实现系统的稳定控制和优化

性能。

神经网络与模糊控制的结合应用

神经网络与模糊控制的结合应用 I. 引言神经网络和模糊控制都是近年来广泛应用于自动控制领域的两种重要技术。神经网络以其较好的学习能力和预测能力，受到了广泛的关注。而模糊控制以其强大的非线性建模和很好的抗干扰能力而备受推崇。为了克服单一控制技术的局限性，研究者开始尝试将神经网络和模糊控制进行结合应用。 II. 神经网络和模糊控制的概述 1. 神经网络神经网络是一种学习型系统，其结构可以类比为人类大脑的神经元网络。神经网络通过学习数据集中的模式，能够从中学习出输入输出之间的映射关系。神经网络的优点在于其能够进行非线性建模、通用近似和容错性能强等特点。 2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。其将模糊逻辑应用于实际系统的控制过程中，达到了比传统控制方法更好的抗干扰能力和系统的非线性动态性能。 III. 神经网络模糊控制器设计及应用 1. 神经网络模糊控制结合的优点

神经网络模糊控制相较于传统的控制方法，具有较强的非线性建模和很好的抗干扰能力，能够捕捉到很好的系统动态，从而实现控制的效果。 2. 神经网络模糊控制器的建立神经网络模糊控制系统可以分为两个部分，分别是模糊控制器和神经网络控制器。其中模糊控制器负责实现对系统模糊建模，而神经网络控制器则用于学习模糊控制器的输入输出映射关系。图1：神经网络模糊控制器的框图 3. 神经网络模糊控制器在机器人路径规划中的应用机器人路径规划是一个非常复杂的问题，需要考虑到环境的不确定性以及机器人动力学特性。神经网络模糊控制器通过学习路径规划时的输入输出映射关系，能够提高路径规划的准确性和鲁棒性。 4. 神经网络模糊控制器在工业过程控制中的应用在工业过程控制中，神经网络模糊控制器可以通过学习过程时的输入输出映射关系，实现对工业过程的自适应控制。其优点在于能够实现强大的建模能力和很好的自适应性，从而提升了工业过程的控制性能。 IV. 总结

模糊控制与神经网络控制

模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。然而，模糊控制也存在一些局限性。首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。二、神经网络控制

神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。然而，神经网络控制也面临一些挑战。首先，神经网络的训练需要大量的样本数据和计算资源，对于一些复杂的系统可能需要较长的训练时间。其次，神经网络的结构和参数设计也对控制性能有较大影响，需要进行合理的选择和调整。三、模糊控制与神经网络控制的对比模糊控制和神经网络控制在控制方法和理论上存在一些不同点。模糊控制通过模糊化和解模糊化来实现系统的控制，具有较好的适用性和可解释性；而神经网络控制通过学习算法和自适应性来实现系统的控制，具有较好的自适应性和学习能力。

基于神经网络的模糊控制系统设计与实现

基于神经网络的模糊控制系统设计与实现随着科技的不断发展，应用人工智能技术来解决问题已经成为趋势。其中，神经网络和模糊控制系统是两个比较常用的技术，二者结合起来也是很有前途的。一、神经网络神经网络是模拟人类神经系统的一种计算模型。它由许多简单的神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递，从而实现了模式识别、分类、回归等功能。通俗地说，就是让计算机模拟人脑的思维方式。神经网络有很多种结构和算法，其中比较常用的是多层感知机（Multi-layer Perceptron，MLP）。MLP是一种前向反馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，如图1所示。图1 MLP网络结构示意图其中，输入层和输出层很好理解，而隐藏层则是用来处理输入与输出之间的关系，其中每个神经元计算的结果会被传递给下一层。 MLP是一种有监督学习算法，即需要给定训练集和对应的目标输出，通过反向传播算法来训练神经网络，不断调整权重和偏置，从而减小预测输出与真实输出之间的误差。在训练完成以后，神经网络可以用来进行预测，从而实现分类、预测等任务。二、模糊控制系统模糊控制系统是一种基于模糊数学理论的控制系统。不同于传统控制系统中的明确的控制规则和精确的数学模型，模糊控制系统通过模糊集合、模糊逻辑来处理模糊信息，从而实现控制目标。

通俗地说，就是将现实世界中的模糊概念映射到数学空间中，通过对模糊概念的描述和处理来实现控制。例如，温度控制系统可以被描述为“当室内温度较低时，加热器应该加热；当室内温度较高时，加热器应该停止加热”这样一个模糊规则库，从而实现对室内温度的控制。模糊控制系统有很多算法和方法，其中最常用的是基于 Mamdani 模型的模糊控制系统。Mamdani 模型将输入变量和输出变量用模糊集合来描述，通过一系列的 IF-THEN 规则来实现模糊控制，具体结构如图2所示。图2 Mamdani 模糊控制系统结构示意图其中，输入变量被映射到它们各自的模糊集合上，每个输入变量都有自己的隶属函数来描述模糊集合的特征。IF-THEN 规则被定义为“IF (输入变量1 属于 A1) AND (输入变量2 属于 A2) AND ... THEN (输出变量属于 B)，其中 A1, A2...B 分别是模糊集合，称为模糊规则。”模糊规则通过模糊推理来计算控制器的输出，从而实现对控制目标的实现。三、神经网络和模糊控制系统的结合神经网络和模糊控制系统的结合是有很多优点的。相较于传统控制系统，它能够更好地处理模糊信息和非线性关系，使得控制效果更加稳定和高效。首先，在神经网络中，通过隐藏层来处理输入和输出之间的关系。这一点与模糊控制系统中通过模糊化和模糊推理的方式来处理非线性问题是相似的。因此，将神经网络和模糊控制系统结合起来，可以更好地解决非线性控制问题。其次，神经网络可以通过训练来学习和优化控制器的权重和偏置，从而实现更加精确的控制输出。而在模糊控制系统中，模糊规则的设计和优化也是一个重要的问题。因此，将神经网络和模糊控制系统结合起来，可以更好地处理控制器的精度和优化效果。

控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较

控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较在现代控制系统中，模糊控制和神经网络控制是两种常见的控制方法。它们都具有一定的优势和特点，但是又各自存在一些局限性。本文将就这两种控制方法进行比较，旨在帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的控制方法。一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它将人的直观经验与控制系统的数学模型相结合，用来应对系统模型不确定或难以建模的情况。模糊控制系统由模糊化、模糊推理和解模糊化三个主要部分组成。 1、模糊控制的优势（1）适应不确定性：模糊控制可以很好地应对系统参数变化、环境变化等不确定性因素，因为它不需要准确的数学模型。（2）处理非线性系统：对于非线性系统，模糊控制可以通过模糊化和模糊推理来逼近系统的动态特性，因此具备较好的适应性。（3）易于理解和调试：模糊规则基于经验知识，形式简单易懂，参数调节相对容易，操作员或工程师可以理解和调试模糊控制系统。 2、模糊控制的局限性（1）计算复杂性：模糊控制系统需要进行模糊化、模糊推理和解模糊化等操作，这些操作可能导致计算量大、实时性差，不适合对响应时间要求较高的控制系统。

（2）难以优化：模糊控制的参数调节通常是基于试错法，缺乏理论指导，难以进行精确优化，因此对于某些需要高精度控制的系统效果并不理想。二、神经网络控制神经网络控制是一种利用人工神经网络模拟生物神经网络的结构和功能来实现控制的方法。神经网络控制系统由输入层、隐含层和输出层构成，通过训练神经网络来实现控制效果。 1、神经网络控制的优势（1）适应性强：神经网络具有强大的自适应性能，能够适应未知系统或具有时变性质的系统，从而在控制过程中实现自学习和自适应。（2）映射能力强：神经网络可以将非线性映射问题转化为线性可分问题进行处理，从而更好地逼近系统的非线性特性。（3）具备优化能力：可以通过合理的网络结构和训练算法，实现对网络参数的优化，从而提高控制系统的性能。 2、神经网络控制的局限性（1）训练需耗时：神经网络控制需要通过大量的数据训练神经网络，这可能需要耗费较长的时间，并且对数据质量和标定要求较高。（2）调试复杂性：神经网络控制的机理比较复杂，调试难度较大，需要较高水平的专业知识和技术支持。

非线性系统的控制方法优化设计

非线性系统的控制方法优化设计随着现代科技的不断发展，非线性系统被广泛应用于各种领域，如机械工程、化工、电力等。非线性系统具有一些特殊的性质，如系统的不确定性、复杂性和耦合性等，因此非线性系统的控制方法成为了研究的热点之一。本文主要探讨非线性系统的控制方法优化设计。一、非线性系统控制方法介绍非线性系统的控制方法包括传统的PID控制方法、模糊控制、神经网络控制、自适应控制、滑模控制等。PID控制是一种广泛应用的线性控制方法，但对于非线性系统具有局限性。模糊控制是一种针对非线性系统的常用控制方法，通过对输入输出之间的模糊关系建模，并利用模糊逻辑进行决策，从而调整系统的控制量。神经网络控制是一种基于人工神经网络建模的控制方法，通过不断调整神经网络的权重和偏移量，最终实现对系统的控制。自适应控制是一种基于控制器自身可调参数的控制方法，通过不断调整控制器参数，将系统控制在稳态或周期运动中。滑模控制是一种通过引入滑模表面实现系统控制的方法，通过合适的设计滑模表面，将系统调制到所需状态，从而实现控制目的。二、非线性系统控制方法的优化虽然非线性系统的控制方法种类繁多，但是各种控制方法都存在局限性。例如，模糊与神经网络控制方法需要大量样本数据进行训练，并且对于初始配置要求较高，自适应控制方法需要合适的状态反馈，滑模控制方法可能产生震荡。因此，优化设计非线性系统控制方法至关重要。一、算法选择优化在选择非线性系统算法时，需要结合被控制对象的特点确定合适的控制算法，选择恰当的算法对系统控制效果至关重要。

二、控制器参数优化控制器参数调整对于非线性系统的控制效果具有显著的影响。传统的控制器参数调整方法基于专家经验、试验和知识等，这种方法存在不合理和不准确的情况，导致系统控制效果较差。因此，自适应控制器、模型预测控制器等参数优化算法被提出。三、状态估计优化对于非线性系统状态的估计是实现控制的基础，对状态估计的选择和设计关系到系统控制的性能和稳定性。由于非线性系统具有特殊的性质，例如系统的不确定性、复杂性和时变性等，传统状态估计方法难以很好地实现非线性系统的状态估计，因此需要不断探索新的状态估计方法，以解决非线性系统状态估计问题。三、结论非线性系统是一类复杂性比较高的系统，各种控制方法存在各自的局限性。为了实现非线性系统的优化控制，需要不断深化非线性系统的理论研究，吸纳新思路、新技术、新方法。将现代控制理论与多学科交叉融合，推动非线性系统控制方法的优化设计。

基于神经网络的模糊控制算法

基于神经网络的模糊控制算法随着人工智能技术的发展，神经网络在自然语言处理、图像识别、机器翻译等领域扮演着越来越重要的角色。而在控制系统的设计中，神经网络也有着广泛的应用，其中基于神经网络的模糊控制算法尤为重要。基于神经网络的模糊控制算法的基本原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，其主要优点是可以处理一些难以精确建模的系统，例如非线性、时变的系统。神经网络作为一种强大的函数逼近工具，可以帮助模糊控制器更好地处理这些系统。基于神经网络的模糊控制算法包括以下几个方面。首先，我们需要建立一个模糊控制器。在传统的模糊控制器中，我们需要设置一组人工设计的模糊规则，这些规则会告诉我们在不同的输入变量下应该采取什么样的控制动作。在基于神经网络的模糊控制器中，我们用神经网络来拟合这些模糊规则。这就意味着我们不再需要手工设计规则，而是让神经网络自动学习它们。这种方法通常比传统的模糊控制器更具有灵活性和适应性。其次，我们需要想办法合理地融合模糊控制器和神经网络。一种简单的方法是将神经网络作为模糊控制器的输出调整器。具体来说，我们首先计算出神经网络的输出，然后将其加权平均，得到最终的控制信号。这个加权平均的权重可以由模糊控制器的输出决定。另一种方法是将神经网络嵌入到模糊控制器之中。具体来说，我们可以将神经网络的隐藏层输出作为模糊控制器的输入，然后将两者的输出进行简单的融合。这种方法通常需要更多的计算资源，但往往能够获得更好的控制效果。最后，我们需要使用一些优化算法来训练神经网络。在模糊控制系统中，最常用的优化算法是基于误差反向传播的神经网络训练算法。该算法通过计算神经网络在训练数据上的误差和权重梯度，从而更新神经网络的权重参数。为了使优化结果

神经网络与模糊控制考试题及答案

神经网络与模糊控制考试题及答案 https://www.360docs.net/doc/2619372743.html,work Information Technology Company.2020YEAR

一、填空题 1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成 2、一个单神经元的输入是1.0 ，其权值是1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是 -0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 1 3、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习和灌输式学习 4、清晰化化的方法有三种：平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法 5、模糊控制规则的建立有多种方法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习 6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类 7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。 7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统 8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。 8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求 9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。 9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统 10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ； (2) 。 10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。 11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计

基于神经网络的自适应模糊控制技术研究

基于神经网络的自适应模糊控制技术研究随着信息技术的飞速发展，神经网络技术在控制领域中应用得越来越广泛。其中，基于神经网络的自适应模糊控制技术，作为一个新兴的控制方法，具有很高的研究和应用价值。一、自适应模糊控制技术的意义自适应模糊控制技术是一种新型的控制方法，它融合了模糊控制和神经网络控制的优点，通过自适应地调节控制器的参数来实现对被控对象的精确控制。与传统控制方法相比，自适应模糊控制技术具有以下优点： 1. 适应性强：自适应模糊控制技术可以通过学习和训练来对被控对象进行预测和控制，因此具有非常强的适应性。 2. 控制精度高：自适应模糊控制技术可以根据被控对象的实时状态进行自适应调节，从而实现更高的控制精度。 3. 可扩展性好：自适应模糊控制技术可以通过增加神经网络的层数和节点数来扩展其应用范围，因此在不同的应用场合中都可以发挥不同的作用。二、自适应模糊控制技术的研究内容自适应模糊控制技术主要涉及以下内容： 1. 模糊逻辑控制：模糊逻辑控制技术是自适应模糊控制的核心技术之一，它主要是利用模糊集合理论来描述系统输出与输入之间的关系，并利用模糊逻辑运算来实现对控制信号的生成。 2. 神经网络控制：神经网络控制主要是利用神经网络的学习和训练能力，来实现对系统状态和控制信号的预测和优化。

3. 自适应调节：自适应调节是指控制器可以根据系统实时状态的变化，自适应地调节参数和结构，从而实现更好的控制效果。在研究自适应模糊控制技术时，需要对以上内容进行深入研究和分析，从而构建出高效可行的控制算法。三、自适应模糊控制技术的应用自适应模糊控制技术具有很高的应用价值和广泛的应用场景。主要包括以下几个方面： 1. 工业控制：自适应模糊控制技术可以应用于工业领域中的各种控制系统，如机器人控制、加工机床控制、自动化生产线控制等。在这些应用场合中，自适应模糊控制技术可以实现对生产过程的智能化、自动化控制，提高生产效率和产品质量。 2. 交通控制：自适应模糊控制技术可以应用于城市交通控制系统中，通过对车流量、红绿灯时序等多个因素进行综合分析和控制，实现城市交通的高效运转和拥堵缓解。 3. 航天航空：自适应模糊控制技术可以应用于航天航空领域中的飞行控制、导航等多个方面，通过对飞行器的状态进行实时监测和控制，实现对飞行器的精确控制和运行保障。四、自适应模糊控制技术的研究展望目前，自适应模糊控制技术仍然处于研究和探索阶段。未来，随着信息技术和人工智能技术的不断发展，自适应模糊控制技术在控制领域中的应用前景将会非常广阔。预计未来的研究展望主要包括以下几个方面： 1. 算法的改进和优化：自适应模糊控制技术需要针对不同的应用场景和控制对象进行算法的改进和优化，从而实现更高效、更可靠、更智能化的控制方法。

模糊控制与神经网络发展史

模糊控制与神经网络发展史摘要：本文介绍了模糊控制和神经网络理论的发展历史，以及在很多领域的应用进化过程，在此基础上，论述了模糊控制和神经网络理论应用的一般特点。展望了模糊控制理论和神经网络理论的发展方向，由于模糊控制和神经网络技术是当今比较先进的控制技术，因此，它们都有着广阔的应用前景。关键字：模糊控制理论、神经网络、非线性控制 1、引言模糊控制技术是当今世界上最先进的控制技术之一，它是将模糊数学理论应用于控制领域，更真切地模拟人脑思维和判断，对产品生产过程进行选择和控制，从而发展了智能化的新技术。模糊控制理论诞生以来应用于许多领域，取得了良好的控制效果。神经网络是一门新兴的交叉学科，始于20世纪40年代，是人类智能研究的重要组成部分，人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。它应用很广泛，已成为脑科学、神经科学、认知科学、心理学、计算机科学、数学和物理学等共同研究的焦点。 2、模糊控制的发展与应用模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。1965年，美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年，英国的E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为

模糊神经网络在控制领域中的应用

模糊神经网络在控制领域中的应用人工智能技术的飞速发展，让我们生活的方方面面都被智能化、自动化所覆盖。其中，模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）是其中最为重要的一个分支，被广泛应用于各个领域中。本文将详细介绍模糊神经网络在控制领域中的应用。一、模糊神经网络概述首先，让我们来简单了解一下模糊神经网络。模糊神经网络是一种神经网络的扩展，基于模糊逻辑和神经网络技术，用于解决具有模糊性和不确定性的问题。它的特点是能够将输入、输出和系统的各种状态映射成为一组规则，并且使用反向传播（BP）算法进行学习和训练。因此，模糊神经网络具有不变性、自适应性和鲁棒性等优点。二、模糊神经网络在控制领域中的应用在控制领域中，模糊神经网络具有广泛的应用前景。它可以有效地解决传统控制方法难以解决的非线性、模糊、不确定等问题。 1.电机控制电机控制是模糊神经网络在控制领域中的典型应用之一。电机控制涉及到控制对象的动态特性、非线性和时变等问题，传统的PID控制方法难以解决。模糊神经网络则可以通过学习控制系统的输入输出关系，获得控制策略。在控制电机的转速、位置、力矩等方面具有广泛的应用。 2.气象预报气象预报也是模糊神经网络在控制领域中的一个应用领域。气象系统是一个高度非线性和时变的系统，通过模糊神经网络可以将历史气象数据和实时气象数据映射成一组规则，从而实现气象预报。

3.机器人控制机器人控制是模糊神经网络在控制领域中的另一个典型应用领域。传统的机器人控制方法中，通常是依靠根据环境进行修改的预设的操作方法完成操作。但是，这种方法对负载变化和环境变化的抵抗性较差。而模糊神经网络可以通过对机器人的模糊控制器进行学习，让机器人具备自适应性和森林，更加适应实际操作。三、模糊神经网络的优势和局限性尽管模糊神经网络在控制领域中表现出极强的应用前景，但是其仍然存在着一定的局限性。 1.数据量少时，模型泛化差：模糊神经网络需要大量的数据来使其具有较高的泛化能力。而当数据量过少时，模型的泛化能力会降低。 2.计算效率低下：与传统的神经网络相比，模糊神经网络训练所需的时间更长。 3.模型结构难以优化：由于模糊神经网络涉及到模糊逻辑的应用，所以其模型结构较为复杂，优化难度较大。尽管模糊神经网络存在这些局限性，但是其在处理非线性和模糊性问题等方面的能力仍然是传统控制方法所无法比拟的。结语随着科技的进步，控制领域对于模糊神经网络的需求越来越大。本文介绍了模糊神经网络在控制领域中的应用，并简单分析了其优势和局限性。虽然模糊神经网络仍然需要进一步优化，但是我们相信，未来它将会在更多领域得到应用，并为我们的生产和生活带来更大的便利。

Matlab中的神经模糊系统与模糊控制设计技巧

Matlab中的神经模糊系统与模糊控制设计技巧引言神经模糊系统和模糊控制在实际的工程应用中具有重要的地位。Matlab作为一种广泛应用于科学计算和工程设计的高级计算软件，提供了丰富的工具和函数来支持神经模糊系统和模糊控制的建模和设计。本文将深入探讨Matlab中的神经模糊系统和模糊控制的设计技巧，讨论其原理、应用和实现方法，并通过实例演示来展示其在工程领域中的实际应用。一、神经模糊系统 1. 神经模糊系统简介神经模糊系统是神经网络和模糊逻辑相结合的一种智能控制系统。它通过学习和迭代优化来实现对复杂系统的建模和控制。Matlab提供了强大的神经网络工具包，如神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），可以方便地构建和训练神经模糊系统。 2. 神经模糊系统的建模方法神经模糊系统的建模方法通常涉及三个重要步骤：输入-输出数据采集、模糊化和降维、神经网络训练和优化。首先，需要采集系统的输入和输出数据，以便进行后续的建模和控制。在Matlab中，可以使用数据采集工具箱（Data Acquisition Toolbox）来实现数据的采集和处理。

接下来，需要对输入和输出数据进行模糊化和降维处理，以便训练神经网络模型。Matlab提供了模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox），可以方便地实现数据的模糊化和模糊推理。最后，通过使用Matlab的神经网络工具箱，可以构建和训练神经网络模型，并进行优化。神经网络模型可以根据具体的需求选择，如BP神经网络、RBF神经网络等。 3. 神经模糊系统的应用领域神经模糊系统在各个领域具有广泛的应用，如控制系统、模式识别、信号处理等。以控制系统为例，神经模糊系统可以实现对动力系统、机器人和自动化设备的建模和控制。例如，在机器人领域，神经模糊系统可以用于路径规划、运动控制和感知决策等方面。二、模糊控制设计技巧 1. 模糊控制的基本原理模糊控制是通过使用模糊逻辑和模糊推理来实现对非线性系统的控制。模糊控制的基本原理是将输入和输出变量一定程度上模糊化，然后利用模糊推理进行决策和控制。Matlab的模糊逻辑工具箱提供了丰富的函数和工具来快速构建模糊控制器。 2. 模糊控制器的设计方法模糊控制器的设计方法通常包括模糊化、模糊推理和解模糊三个步骤。在模糊化阶段，需要将输入和输出变量进行模糊化处理。Matlab提供了各种模糊化函数，如三角隶属度函数、梯形隶属度函数等，可以根据实际需求选择合适的隶属度函数。

模糊算法与神经网络的结合技术与应用

模糊算法与神经网络的结合技术与应用在现代人工智能技术中，模糊算法与神经网络被广泛应用并取得了很大的进展。两者各自有着自己的优势和不足，但结合使用可以弥补彼此的缺陷，提高整体性能。本文将介绍模糊算法与神经网络的结合技术，以及在实际应用中的一些案例。一、模糊算法与神经网络的结合 1.1 模糊神经网络模糊神经网络就是将模糊逻辑与神经网络相结合，由此产生的一种新型的神经网络。它采用了模糊推理的方法，使得网络对于不确定的、模糊的信息也能进行有效的处理，提高了网络的健壮性和泛化能力。 1.2 模糊控制神经网络模糊控制神经网络是把模糊控制和神经网络相结合的一种方法。它是一种基于经验的控制方法，能够自适应改善模糊系统的性能，实现控制目标。它充分利用了模糊逻辑思想，能够处理输入具有模糊性质的问题，在非线性、不确定和时变等复杂情况下具有更好的控制效果。 1.3 模糊神经网络算法在模糊神经网络中，有许多不同的算法被提出和应用。如ANFIS （自适应神经模糊推理系统）、WFNN（波形神经网络）和FILP（模糊逻辑程序设计）等。这些算法各有特点，可以根据不同的实际需求和应用场景进行选择。

1.4 神经网络模糊化神经网络模糊化是指将神经网络中的输入和输出模糊化，从而实现对于不确定性信息的处理。通过将模糊集合和模糊逻辑引入神经网络中，可以增强网络的适应性和鲁棒性，提高网络的泛化性能。二、模糊算法与神经网络的应用案例 2.1 工业控制在工业自动化控制中，模糊算法和神经网络通常被用来处理过程中的不确定性和非线性问题。例如在温度控制、液位控制和车间调度等方面，它们能够提供更加精确和稳定的控制效果。 2.2 金融风险管理在金融风险管理方面，模糊算法和神经网络能够帮助银行和金融机构对金融市场和客户的信息进行分析和预测，建立风险模型和评估风险，以提高金融机构的风险管理能力。 2.3 图像和语音识别在图像和语音识别领域，模糊算法和神经网络能够处理复杂的、模糊的信息，提高识别精度。例如在人脸识别、声音识别和语音合成等方面，它们能够提供更加准确和有效的解决方案。 2.4 网络安全在网络安全领域，模糊算法和神经网络能够发挥重要作用。它们可以识别和抵御各种网络攻击，如基于漏洞的攻击（如缓冲区溢出攻击）

利用模糊神经网络控制解决问题的原理及方法(优选)word资料

利用模糊神经网络控制解决问题的原理及方法通过课程学习,我了解了模糊控制和神经网络控制解决问题的基本原理和方法。通过查阅资料, 了解到模糊控制和神经网络控制在实际生活中如何解决问题。我参考火灾探测系统为例,介绍模糊控制解决问题的原理及方法。首先,简要介绍一下 Bp 神经网络控制和模糊控制的原理。 1. Bp 神经网络的结构及算法 BP 网络可以有多层, 但为叙述简捷以三层为例导出计算公式。设 BP 网络为三层网络,输入神经元以 i 编号,隐蔽层神经元以 j 编号,输出层神经元以 k 编号,示意图如图 1-1所示,其具体形式在下面给出,隐蔽层第 j 个神经元的输入为:∑=i i ji j o w net ,第 j 个神经元的输出为 (j j net g o =,输出层第 k 个神经元的输入为∑=j kj k o w net ,相应的输出为 (k k net g o =,式中 g 为 sigmoid 型函数, g(x= ( 11 (Θ+-+= x e x g , 式中ʘ为阈值或偏置值。ʘ˃0则使 sigmoid 曲线沿横坐标左移, 反之则右移。因此, 各神经元的输出应为∑Θ+-+=i j i ji j o w o (exp(1(1、∑Θ+-+=j k j kj k o w o (exp(1(1

图 1-1神经网络结构图 BP 网络学习过程中的误差反向传播过程是通过使一个目标函数(实际输出与希望输出之间的误差平方和最小化来完成的, 可以利用梯度下降法导出计算公式。在学习过程中,设第 k 个输出神经元的希望输出为 pk t ,而网络输出为 pk o ,则系统平均误差为∑∑-=p k pk pk o t E 2 (21,为了表示方便,省去下标 p ,平均误差可写成∑-=k k k o t E 2 (21,式中平均误差 E 也称为目标函数。根据梯度下降法, 权值的变化项∆ kj w 与ƏE/Əkj w 成正比,即∆ kj w =-ƞƏE/Əkj w ,由上述各公式可得:∆ kj w =-ƞƏE/Əkj w =j k k k k kj k k k k o o o o t net o E 1( ((--=∂∂∂∂∂∂-ηη, 记 j k k k k k o o o o t 1( (--=δ,对于隐含层神经元,也可写成∆ ji w =-ƞƏE/Əji w = i j j j ji j j j j o o o E net o E 1((-∂∂-=∂∂∂∂∂∂-ηη, 1(j j j j o o E -∂∂-=δ,由于ƏE/Əj o 不能直接计算 , 而是以参数的形式表示 , 即 -ƏE/Əj o =-∑∑∑∑∑=∂∂-=∂∂∂∂-=∂∂∂∂k

控制系统人工智能控制技术

控制系统人工智能控制技术随着科技的不断发展，人工智能已经成为控制系统领域的热门技术之一。人工智能控制技术强调通过计算机模拟和仿真人类的思维模式和经验，以提高控制系统的性能和效率。一、人工智能和控制系统人工智能是计算机科学和工程学的一门新兴技术，其目的是模拟人的智力和思维过程，以便在计算机上运行。控制系统可以定义为通过开闭环反馈控制的系统，以确保达到所需的输出目标。控制系统的一般主要包括传感器、执行器和控制器，并且可以应用于广泛的工业场景以及家庭和个人应用。人工智能技术在控制系统中的应用，可以为工业场景和个人用户提供更高效、更智能的控制体验。它可以实现更好的系统自适应性，更自然的人机交互方式，更优化的控制策略。二、人工智能控制技术的种类 1.神经网络控制

神经网络控制是通过模拟人脑神经系统的思维方式，将控制系统的输入与输出联系起来的技术。神经网络控制技术通过建立神经网络模型，进行学习和训练，最终实现对控制系统的调节和优化。 2.模糊控制模糊控制技术可以根据控制系统的输入变量和隶属函数，通过逻辑运算求出控制变量。模糊控制技术的优势在于其对非线性系统的适应性更强，能够处理参数不确定性和系统复杂性问题。 3.基于规则的控制基于规则的控制技术是通过规则库，将输入信号映射到输出变量上的技术。其核心是“如果……那么”规则，可以应用于许多控制系统中，如机器人控制、汽车控制和空调控制等。三、人工智能控制技术的应用

1. 工业控制工业控制是人工智能技术应用的主要领域。人工智能技术可以应用于许多工业制造领域，如化工、制药和生产制造等。例如，神经网络控制技术可以被应用于化工领域中的化学反应控制，以及机器人制造中的自动控制等。 2. 智能家居智能家居控制是人工智能控制技术应用的另一个领域。智能家居控制系统可以通过连接家居设备和网络服务，实现家居设备的智能化自动化控制。例如，室内空气质量传感器可以自动检测空气质量，并通过人工智能控制技术自动调节空调的运行，以达到最优化的空气质量。 3. 航空航天控制人工智能控制技术也可以应用于航空航天控制领域。例如，在飞行中，自动驾驶系统可以利用神经网络控制技术和模糊控制技

机器人单关节控制原理

机器人单关节控制原理机器人是一种能够代替人类完成特定任务的智能设备，其关节控制是机器人能够实现灵活运动的关键。本文将介绍机器人单关节控制原理，包括传感器、控制算法和执行器等方面的内容。一、传感器传感器是机器人单关节控制的基础，通过传感器可以获取关节位置、速度和力矩等信息。常用的关节传感器包括编码器、光电开关和力传感器等。编码器是一种能够测量关节位置和速度的传感器，通过测量旋转角度和转速来确定关节的状态。光电开关可以用来检测关节的起始和终止位置，从而实现精确的控制。力传感器可以测量关节施加的力矩，实时调整控制策略。二、控制算法控制算法是机器人单关节控制的核心，通过对传感器数据的处理和分析，确定关节的控制策略。常用的控制算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。 PID控制是一种经典的控制算法，根据关节当前位置和目标位置的差异，计算出控制量，使关节逐渐接近目标位置。模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制算法，根据模糊规则和关节位置的模糊集合，

确定控制量。神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制算法，通过训练网络模型，实现关节位置的预测和控制。三、执行器执行器是机器人单关节控制的实际执行部分，负责将控制信号转化为实际的关节运动。常见的执行器包括电机、液压缸和气动缸等。电机是机器人常用的执行器，通过电流和电压的控制，实现关节的转动。液压缸和气动缸则通过液压或气压的控制，实现关节的伸缩。这些执行器具有不同的特点和应用场景，可以根据具体需求选择合适的执行器。四、控制策略机器人单关节控制的控制策略可以根据具体任务和要求进行选择。常见的控制策略包括位置控制、速度控制和力矩控制等。位置控制是机器人常用的控制策略，通过控制关节的位置，实现精确的定位和运动。速度控制则通过控制关节的速度，实现平滑的运动和调节。力矩控制是一种基于力传感器的控制策略，通过监测关节施加的力矩，实现对力的调节和保护。总结机器人单关节控制原理涉及传感器、控制算法、执行器和控制策略等方面的内容。通过合理的选择和应用，可以实现机器人关节的精

电气工程中的自动化控制算法

电气工程中的自动化控制算法自动化控制算法在电气工程中扮演着重要的角色，它们能够有效地控制和管理各种电气系统。本文将介绍几种常见的自动化控制算法，包括PID控制、模糊控制和神经网络控制，并探讨它们在电气工程中的应用。一、PID控制算法 PID（Proportional-Integral-Derivative）控制算法是最常用的自动化控制算法之一。它通过测量偏差值、积分误差和差分误差来调整输出信号，从而实现系统的稳定控制。PID控制算法的数学模型如下：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt 其中，u(t)是输出信号，e(t)是偏差值，Kp、Ki和Kd分别是比例、积分和微分系数。 PID控制算法广泛应用于电气工程领域，例如电机控制、温度控制和压力控制。它通过调节输出信号的权重，使系统能够迅速响应变化并保持稳定。二、模糊控制算法模糊控制算法基于模糊逻辑理论，它能够处理模糊输入和模糊输出。相比于传统的二值逻辑，模糊逻辑允许更加灵活的推理和决策。

模糊控制算法的核心是模糊推理系统，它由模糊集合、模糊规则和模糊推理机制组成。通过模糊集合的隶属度函数和模糊规则的匹配度，模糊推理系统可以根据输入信息生成相应的模糊输出。在电气工程中，模糊控制算法被广泛应用于电力系统、电网优化和风力发电等领域。它能够适应复杂的环境和非线性的系统，并具有较强的鲁棒性和鲁棒性。三、神经网络控制算法神经网络控制算法是一种基于神经网络模型的自动化控制算法。它通过训练神经网络来学习和逼近系统的输入和输出之间的映射关系，从而实现控制目标。神经网络控制算法的基本思想是将控制问题转化为模式识别问题。通过调节神经网络的连接权重和阈值，神经网络可以逼近复杂的控制系统，并具有良好的泛化能力。在电气工程中，神经网络控制算法被广泛应用于电力系统、智能电网和能源管理等领域。它能够处理大规模和高复杂度的电气系统，并具有较强的自适应能力和鲁棒性。综上所述，PID控制、模糊控制和神经网络控制是电气工程中常见的自动化控制算法。它们分别通过调节输出信号的权重、模糊推理和神经网络模型来实现对电气系统的稳定控制。这些算法既有各自的优势，也有一定的局限性，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合

论机电控制系统的控制方式

论机电控制系统的控制方式机电控制系统是一种独特的系统，其目的在于将机电系统和电子设备紧密结合起来，实现对机械运动、传输、输送等各个方面的控制。机电控制系统的控制方式也是十分重要的，常用的控制方式包括PID控制、模糊控制、神经网络控制、自适应控制等。 1. PID控制方式 PID控制作为一种常见的机电控制方式，旨在通过不断调整控制策略，使得系统输出稳定在目标值。PID控制算法由三个部分组成，分别是比例（P）、积分（I）和微分（D）控制。P控制作为智能控制的基础，通过制定反馈信息，使系统成功达成目标。而I控制旨在检测输出值与目标值之间的差异，并将其存储，从而帮助机械设备更好的控制输出变量。D控制则是针对系统响应速率的优化，通过调整输出变量，协助系统实现更快的响应速率。 2. 模糊控制方式模糊控制具有良好的信息处理能力，可应用于各种形式的机械设备控制。对于模糊控制系统的实现，需要准确构建控制规则库。模糊控制算法是一种以模糊集合为基础，对模糊数学理论进行研究的智能控制技术。由于模糊控制具有良好的容错性和自适应能力，因此在机械设备的控制过程中也得到广泛的应用。

3. 神经网络控制方式神经网络控制方式具有良好的自适应和学习能力，能够针对机械设备的测试数据来优化控制策略。如在机器人控制中，神经网络控制系统能够实时调整控制策略，从而确保机器人能够正确执行操作。神经网络控制方式具有一定的数据处理能力和强大的泛化能力，尤其是在机械控制系统的控制领域应用的十分广泛。 4. 自适应控制方式自适应控制是一种利用强大的机器学习算法和数据分析策略，以实现对机械设备的实时控制。对于自适应控制系统的实现，需要准确获取机械设备的测试数据，并对控制策略进行优化。自适应控制机制的主要优势在于可以针对不同的控制应用进行优化，满足不同应用场景的要求，特别是难以用数学公式描述的机械系统控制。总结起来，机电控制系统的控制方式可以根据应用场景和要求进行选择，PID、模糊控制、神经网络和自适应控制等都是较为广泛的控制方式，每种控制方式都具备各自的优势，并适用于不同类型的控制应用。需要根据控制的精度、控制速度、系统稳定性、机械设备的复杂度等一系列参数，来选择最合适的机电控制方式，从而实现机械设备的优化控制。

自适应系统中的智能控制算法设计与实现

自适应系统中的智能控制算法设计与实现随着智能化技术的不断发展，自适应系统越来越受到人们的关注与重视。自适应系统是指能够对外部环境及其内部状态进行感知、调节和优化，从而实现自我适应、自我调节、自我修复等功能的一种系统。而智能控制算法则是自适应系统必不可少的基础。本文将主要介绍自适应系统中的智能控制算法设计与实现，从理论和实践两个方面进行探讨。一、自适应系统中的智能控制算法自适应系统中的智能控制算法主要是指基于人工智能、模糊数学、神经网络等技术的控制算法。这些算法与传统的控制算法相比，具有更强的适应性、鲁棒性和泛化能力。常见的智能控制算法有模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。 1. 模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊数学理论的控制方法。其主要思想是将控制对象的输入、输出和控制器的输出用模糊集合表示，通过模糊集合间的模糊关系进行控制。模糊控制算法具有良好的适应性和鲁棒性，在模糊系统建模方面也有很好的应用。 2. 神经网络控制算法

神经网络控制算法是一种基于神经网络理论的控制方法。其主要思想是通过建立神经网络模型来实现对控制对象的非线性控制。相比于传统控制算法，神经网络控制算法具有更强的非线性建模能力和适应性。但是，神经网络控制算法需要大量的样本数据进行训练，且网络结构复杂，需要在实际应用中进行适当的优化。 3. 遗传算法控制算法遗传算法控制算法是一种基于进化算法的控制方法。其主要思想是通过模拟生物进化过程来搜索控制器参数，从而达到优化控制的目的。遗传算法控制算法具有很强的全局寻优能力，但需要进行适当的改进，以提高其收敛速度和搜索精度。二、自适应系统中智能控制算法的实现自适应系统中智能控制算法的实现涉及到多个方面，包括控制器设计、参数优化、系统仿真和实际应用等。以下将从这些方面进行介绍。 1. 控制器设计控制器设计是自适应系统中智能控制算法的第一步。在这一阶段，需要对控制对象进行模型建模，并设计符合实际需求的控制器结构。控制器结构的选择需要综合考虑系统的实际情况以及算法的优缺点。此外，控制器的类型、参数以及工作方式也需要经过认真的考虑和调整。

模糊控制与神经网络

BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。 BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。神经网络神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。【人工神经网络的工作原理】人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。