模糊控制与神经网络
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. 总结神经网络和模糊控制都是近年来比较热门的技术，两者在控制领域的应用也在不断发展。
神经网络与模糊控制考试题及答案
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 13、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13．专家系统的核心组成部分为和.知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识,它们分别为、、和。
判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。
15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。
16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17．普通集合可用函数表示，模糊集合可用函数表示。
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。
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。
新型控制方法及其应用
新型控制方法及其应用一、背景新技术的不断发展促使着各行各业的革新，自动化控制技术也不例外。
新型控制方法的应用可以提高生产效率、降低人工成本、保证产品质量，受到了广泛的关注和追捧。
二、新型控制方法1.模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过模糊化系统输入和输出来实现控制。
与传统的控制方法相比，模糊控制具有很强的自适应性，能够适应系统非线性、时变等复杂特性。
2.神经网络控制神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法，它通过学习系统的非线性关系来实现控制。
与传统的控制方法相比，神经网络控制具有很强的适应性和鲁棒性。
3.智能控制智能控制是一种基于人工智能技术的控制方法，它通过引入专家系统、模糊逻辑、神经网络等多种技术来实现控制。
与传统的控制方法相比，智能控制具有更强的自适应性和智能性。
三、新型控制方法的应用1.机器人控制新型控制方法在机器人控制中的应用得到了广泛的关注。
通过引入模糊控制、神经网络控制、智能控制等技术，可以实现机器人的智能化、自适应化，并提高其操作效率和准确性。
2.工业生产新型控制方法在工业生产中的应用也越来越普遍。
通过引入模糊控制、神经网络控制、智能控制等技术，可以实现生产过程的自动化、智能化，并提高产品的质量和生产效率。
3.环境控制新型控制方法在环境控制中的应用也越来越广泛。
通过引入模糊控制、神经网络控制、智能控制等技术，可以实现环境的自动控制、节能减排，并保证环境的健康和安全。
四、总结新型控制方法的应用越来越广泛，已经成为现代控制技术的重要组成部分。
这些方法的引入，不仅有利于提高系统的自适应性和智能化，还可以提高生产效率、降低成本、增强产品的竞争力。
相信随着技术的不断发展，新型控制方法在各行各业的应用会越来越深入和广泛。
电机运动控制算法
电机运动控制算法电机运动控制算法是现代工业领域中非常重要的技术之一，它可用于实现对电机运动的精确控制和调节，使电机能够在各种复杂的场景下高效稳定地运行。
常见的电机运动控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
本文将分别介绍这些算法的基本原理和应用场景，以期为读者提供指导和启示。
1.PID控制PID控制是最常见的电机运动控制算法之一，它通过计算目标控制量与实际控制量之间的误差来实现控制。
PID控制算法中的P、I、D分别代表比例、积分和微分控制器。
比例控制器根据误差的大小调整输出信号，使得实际控制量尽量接近目标控制量；积分控制器则通过累加误差，使得实际控制量在长时间内能够达到更加稳定的状态；微分控制器则根据误差变化的快慢来调整输出信号，从而加速控制响应。
PID控制算法广泛应用于直流电机调速、位置控制等领域。
2.模糊控制模糊控制是一种可以自适应地调节系统的控制算法，它利用模糊集合理论和规则库来实现控制。
模糊集合可以看作是一些事物之间的模糊关系，而规则库则用于描述控制策略。
模糊控制依靠专家经验和实际场景数据来制定规则库，并且能够在入口和出口处实时调节参数，以适应不同的运动控制场景。
模糊控制算法对于环境变化较大的场景，如地震反应控制、无人驾驶等，具有很好的适应性和抗干扰性。
3.神经网络控制神经网络控制利用人工神经网络模拟人类大脑的学习和调节机制，实现电机运动控制。
神经网络控制算法可以分为有监督学习和无监督学习，其中有监督学习是通过先前的训练数据进行学习，进而将学到的知识用于实际控制；无监督学习则是通过网络自身的学习和整合来得出控制策略。
神经网络控制算法应用广泛，如在工业机器人控制、电动汽车调速等领域都有非常好的表现。
总的来说，不同的电机控制算法适用于不同的场景，读者应根据具体的控制目标和需求来选择合适的算法。
在实际应用中，可结合实际应用场景，合理大胆尝试各种运动控制算法，从而实现更高效、精确的电机运动控制。
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。
自动化系统的模糊控制与神经网络控制
自动化系统的模糊控制与神经网络控制自动化系统的控制方法多种多样，其中模糊控制和神经网络控制是两种常见而有效的控制方法。
本文将就自动化系统的模糊控制与神经网络控制进行详细的介绍和对比。
一、模糊控制模糊控制是指在系统的控制过程中，根据模糊集合和模糊规则进行推理，以实现对系统的控制。
模糊控制通过模糊集合来描述控制对象的特征，通过模糊规则来描述控制的策略。
模糊控制的主要优点是对系统模型要求不高，适用于复杂的非线性系统。
模糊控制的缺点是控制效果不稳定，对系统的响应较慢。
二、神经网络控制神经网络控制是指利用人工神经网络对系统进行建模，并通过神经网络进行系统控制。
神经网络控制通过训练神经网络来获得系统的映射关系，并通过不断的优化训练来提高控制效果。
神经网络控制的主要优点是适应性强，可以对复杂的非线性系统进行较好的控制。
神经网络控制的缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
三、模糊控制与神经网络控制的对比1. 建模方法模糊控制使用模糊集合和模糊规则进行建模，而神经网络控制使用人工神经网络进行建模。
模糊控制的建模过程相对简单，只需通过专家知识确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的建模过程相对复杂，需要通过大量的训练数据进行神经网络的训练和优化。
2. 控制效果模糊控制对系统的控制效果常常较差，对于复杂的非线性系统，模糊控制的精度和稳定性均较低。
而神经网络控制对系统的控制效果较好，可以对复杂的非线性系统进行较精确的控制。
神经网络控制可以通过不断的训练和优化提高控制效果，并适应系统动态变化。
3. 训练需求模糊控制的训练过程相对简单，只需确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的训练过程相对复杂，通常需要大量的训练数据和计算资源。
神经网络控制的训练需要通过反向传播算法等方法来不断优化网络参数，提高控制效果。
4. 适用范围模糊控制适用于复杂的非线性系统，特别是对于模糊规则较为明确的系统。
神经网络控制适用于复杂的非线性系统，并且对于系统的模糊规则不敏感，对于模糊性较强的系统具有更好的控制效果。
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。
为了使优化结果更加稳健、可靠，我们通常会采用一些技巧，例如批量训练、权重衰减、学习率衰减等。
基于神经网络的模糊控制算法的应用场景基于神经网络的模糊控制算法可以应用于各种各样的控制系统中。
以下是一些典型的应用场景。
控制系统的神经网络模糊滑模控制方法
控制系统的神经网络模糊滑模控制方法控制系统在工业自动化领域具有广泛的应用，为了提高系统的控制性能和鲁棒性，研究者们不断探索各种新的控制方法。
神经网络和模糊控制是其中两个重要的方法，在实际应用中已经取得了显著的效果。
本文将介绍一种结合神经网络和模糊控制的方法——神经网络模糊滑模控制方法。
一、神经网络模糊滑模控制方法的基本原理神经网络模糊滑模控制方法是将神经网络与模糊控制相结合的一种控制方法，其基本原理是利用神经网络对系统的非线性特性进行建模，并通过模糊控制器对神经网络进行辅助控制，从而实现系统的稳定控制。
1.1 神经网络建模神经网络是一种通过训练数据学习系统输入与输出之间映射关系的模型，其中最常用的神经网络模型是多层前馈神经网络。
在神经网络模糊滑模控制方法中，我们可以利用神经网络对系统的非线性特性进行建模，从而实现对系统的非线性补偿。
1.2 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过将模糊的输入和输出与一系列模糊规则进行匹配，得到模糊控制器的输出。
模糊控制器可以对神经网络进行辅助控制，根据系统的状态和误差进行控制策略的调整，从而实现对系统的稳定控制。
1.3 滑模控制滑模控制是一种通过引入滑模面对系统进行控制的方法，滑模面可以使系统在错误发生时快速达到稳定状态。
滑模控制器可以对神经网络模型进行修正，从而提高系统的控制精度和鲁棒性。
二、神经网络模糊滑模控制方法的实现步骤神经网络模糊滑模控制方法的实现步骤主要包括神经网络的训练、模糊控制器的设计以及滑模控制器的引入。
2.1 神经网络训练在实际应用中，我们可以通过采集系统的输入输出数据来训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构和激活函数，然后利用训练数据对神经网络的权值和偏置进行调整，最终得到一个满足系统要求的神经网络模型。
2.2 模糊控制器设计模糊控制器的设计是神经网络模糊滑模控制方法的关键步骤。
在设计过程中，我们需要确定模糊输入变量和输出变量的论域和隶属函数，并根据系统的需求设置适当的模糊规则。
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。
智能控制专业的研究方向概览
智能控制专业的研究方向概览智能控制是指利用先进的计算机技术和智能算法，实现对各类控制系统的自主学习、自主调节和自主优化等功能。
智能控制技术在各个领域都具有广泛的应用价值，在工业控制、交通管制、自动化设备、机器人等领域有着不可替代的作用。
本文将为您概览智能控制专业的研究方向，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和深度学习控制等。
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，通过将模糊集合理论引入控制系统，模糊控制可以解决控制过程中存在的模糊性、不确定性和非线性等问题。
模糊控制在汽车、电力系统、空调等领域都有广泛的应用。
研究方向包括模糊控制算法改进、模糊控制系统建模与仿真等。
二、神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络模型来进行控制的一种方法。
神经网络模型具有自适应、学习和适应环境等特性，可以用于建模、控制和优化等任务。
研究方向包括神经网络控制算法改进、神经网络控制系统设计与优化等。
三、遗传算法控制遗传算法控制是通过模拟生物进化过程，利用遗传算法来进行控制系统的设计和优化。
遗传算法通过基因编码、交叉、变异等操作来搜索最优解，具有全局优化和适应性强的特点。
研究方向包括遗传算法控制策略的改进和优化、遗传算法在控制系统中的应用等。
四、深度学习控制深度学习控制是利用深度神经网络模型来进行控制的一种方法。
深度学习模型具有强大的自动特征学习和表征学习能力，可以应对复杂的非线性系统和大规模数据。
研究方向包括深度学习控制模型的设计和改进、深度学习在控制系统中的应用等。
综上所述，智能控制专业涉及的研究方向非常广泛。
模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制和深度学习控制等研究方向都具有各自的特点和应用领域。
随着技术的不断发展，智能控制技术将发挥越来越重要的作用，为各行各业提供更加高效、智能的控制解决方案。
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。
控制系统中的神经网络与模糊逻辑控制技术分析
控制系统中的神经网络与模糊逻辑控制技术分析随着科技的快速发展，在各种行业的自动化生产和控制系统中，神经网络和模糊逻辑控制技术逐渐得到广泛应用。
本文将探讨这两种技术在控制系统中的作用、优缺点和发展趋势。
一、神经网络在控制系统中的应用神经网络是一种模仿人脑神经系统的人工智能系统，该系统最早是用于模拟神经元间的联结过程，并以此推断出神经元的活动规律。
随着技术的发展，神经网络被广泛应用于各种领域，如控制系统、数据处理、模式识别等。
在控制系统中，神经网络主要用于非线性系统的控制和建模。
非线性系统通常由多个相互作用的因素组成，因此普通控制方法不适用于该类系统。
神经网络的优势在于它的适应性强，可以对非线性系统进行准确的识别、建模和控制。
以机器人控制系统为例，使用神经网络可以实现机器人的动力学建模和运动控制。
在运动控制中，神经网络可以控制机器人的位置、速度和加速度，同时通过不断地学习和优化，达到更加精确和稳定的控制效果。
二、神经网络控制技术的优缺点神经网络控制技术的优点如下：1.适应性强：神经网络可以通过不断的学习和训练，对控制系统进行动态调整和优化，使其适应不同的控制环境。
2.高精度：神经网络控制技术可以实现对非线性系统的精确控制，提高控制效果和稳定性。
3.强可靠性：神经网络具有良好的容错和自适应能力，使其在复杂环境下具有更强的可靠性和鲁棒性。
但是，神经网络控制技术也存在一些缺点，如下：1.较高的成本：神经网络控制技术需要较为复杂的硬件和软件支持，因此成本较高。
2.模型不透明：神经网络控制技术的内部结构较为复杂，模型不够透明，难以解释模型的具体过程和结果。
三、模糊逻辑控制技术在控制系统中的应用模糊逻辑控制技术是一种基于模糊数学理论的控制方法，该方法通过使用模糊语言来描述非精确和模糊性信息，从而实现系统的控制。
模糊逻辑控制技术在控制系统中的应用越来越广泛，主要用于处理模糊、混沌和高度非线性的控制问题。
以温度控制系统为例，使用模糊逻辑控制技术可以根据温度的变化实时调整加热器的功率，达到温度控制的目的。
控制系统中的神经网络控制与模糊控制比较
控制系统中的神经网络控制与模糊控制比较控制系统在现代工业自动化中发挥着重要作用，而神经网络控制和模糊控制作为两种常用的控制方法，各自具有独特的优势与应用。
本文将比较神经网络控制与模糊控制在控制系统中的特点和应用，以期为读者提供更深入的了解和选择。
一、神经网络控制神经网络控制是一种基于人类神经系统的思维方式和结构，结合计算机科学和控制工程的研究。
它模拟了人脑中的神经元和神经网络的特点，通过大量的并行计算和学习能力来实现控制过程。
神经网络控制的特点：1. 自适应性：神经网络控制系统具有自我学习和自我调整的能力，可以根据系统的实时数据进行在线调整和优化。
2. 非线性处理能力：神经网络控制可以处理复杂的非线性控制问题，适用于一些非线性系统或控制目标的实现。
3. 并行计算：神经网络控制系统中的神经元之间具有并行计算的能力，可以非常高效地完成复杂计算任务。
4. 容错性：由于神经网络控制具有分布式结构，即使某些神经元或连接发生故障，仍然能够保持控制系统的稳定性。
神经网络控制的应用：1. 机器人控制：神经网络控制在机器人控制方面有着广泛的应用，可以实现机器人的路径规划、动作控制和智能决策等功能。
2. 电力系统：在电力系统中，神经网络控制可以用于发电机的运行和调节、电力负荷的预测和优化调度等方面。
3. 工业自动化：在工业领域，神经网络控制可以应用于生产线的优化调度、故障检测和容错控制等方面。
4. 交通系统：神经网络控制可以用于交通信号的优化调节、交通拥堵的预测和缓解等交通管理问题。
二、模糊控制模糊控制是基于模糊逻辑的一种控制方法，它通过使用模糊集合和模糊规则，能够处理复杂的模糊或不确定性问题。
模糊控制通过将输入和输出变量的关系建立成一组模糊规则，从而实现控制过程的优化和调整。
模糊控制的特点：1. 鲁棒性：模糊控制对于外界干扰和噪声相对较为鲁棒，能够保持一定的控制效果和稳定性。
2. 简单性：模糊控制可以利用自然语言的形式来表达控制知识和规则，易于人们理解和调整。
第六章-模糊神经网络
ANN——主要依靠学习算法，如梯度法、Hebb法和 BP
算法等。
㈣ 模FL型N—的—表采示用方合面成：算法完成模糊推理映射。
ANN——要求规定非线性动态系统的类型，要求获 取足够多的训练本集，并通过反复学习将 训练样本体现在动态系统上。
FLN——只需要部分的填充语义规则矩阵。 5
神经网络和模糊控制比较
第六章 模糊神经网络
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模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要 分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类 系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允 许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信息 的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身 的结构特点。
模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知 识表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的新技 术，它是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物。
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神经网络和模糊控制比较
不同之处：
㈠ 样本的表示方面：
ANN——数值型的点集合。 FLS——模糊集样本。
㈡ 规则的表示和结构方面：
ANN——用网络结构和权值矩阵来描述规则，且规 则之间是相互连接的。
FLN——用“if…，then…”语句来描述规则，且规 则之间是相互独立的。 4
神经网络和模糊控制比较
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6.1 模糊控制与神经网络的结合
该模型以模糊控制为主体，应用神经元网络，实现模 糊控制的决策过程，以模糊控制方法为“样本”，对 神经网络进行离线训练学习。“样本”就是学习的 “教师”。所有样本学习完以后，这个神经元网络， 就是一个聪明、灵活的模糊规则表，具有自学习、自 适应功能。
神经模糊系统 9
B W1B1' W2B2' ... Wm Bm'
控制系统的模糊神经网络控制方法
控制系统的模糊神经网络控制方法控制系统是现代工业生产和自动化控制中不可或缺的一部分。
为了提高控制系统的性能和鲁棒性，研究者们提出了许多不同的控制方法。
其中，模糊神经网络控制方法被广泛应用于各个领域。
一、控制系统概述控制系统是指通过对被控对象的输入进行调节，使其输出在一定范围内稳定在期望值上的技术系统。
常见的控制系统有比例-积分-微分（PID）控制系统、模糊控制系统、神经网络控制系统等。
二、模糊神经网络控制方法介绍模糊神经网络控制方法是将模糊控制理论与神经网络控制理论相结合而形成的一种控制方法。
该方法通过模糊推理和神经网络学习的方式，实现对控制系统的自适应调节和优化。
1. 模糊推理模糊推理是模糊神经网络控制方法中的核心内容。
它通过建立模糊规则库和模糊推理机制，对输入和输出进行模糊化处理，从而实现对系统行为的模糊推断。
模糊推理的过程一般包括模糊化、规则匹配、隶属度计算和解模糊化等步骤。
2. 神经网络学习神经网络学习是指通过神经网络的训练过程，使其能够对输入和输出之间的映射关系进行学习和建模。
模糊神经网络控制方法中常用的神经网络结构有多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）等。
通过选择适当的神经网络结构和训练算法，可以实现对系统的非线性建模和控制。
三、模糊神经网络控制方法的优势相比传统的控制方法，模糊神经网络控制方法具有以下优势：1. 自适应性强：模糊神经网络能够通过学习和训练实现对系统的自适应调节，适应不同的工作环境和工况。
2. 鲁棒性好：模糊神经网络控制方法具有较好的鲁棒性，能够对系统的参数变化和干扰做出快速而准确的响应。
3. 非线性建模能力强：模糊神经网络能够有效地对复杂的非线性系统进行建模和控制，具有较强的适应性和泛化能力。
四、模糊神经网络控制方法在实际应用中的案例模糊神经网络控制方法已经在许多领域得到了广泛的应用，比如工业生产、交通运输、电力系统、环境保护等。
以工业生产中的温度控制系统为例，通过采用模糊神经网络控制方法可以实现对温度的精准控制，提高生产效率和质量。
自动化控制方法
自动化控制方法引言：自动化控制是现代工业生产中不可或缺的重要环节。
通过引入自动化控制方法，可以提高生产效率、降低成本、提升产品质量等。
本文将介绍五种常用的自动化控制方法，包括反馈控制、前馈控制、模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制。
一、反馈控制：1.1 概述：反馈控制是一种基于系统输出与期望输出之间的差异来调节输入信号的控制方法。
它通过测量系统输出并与期望输出进行比较，产生误差信号，然后根据误差信号调整输入信号，以使系统输出逐渐接近期望输出。
1.2 PID控制器：PID控制器是反馈控制中最常用的控制器之一，它通过比例、积分和微分三个部分来调节输入信号。
比例部分根据误差信号的大小进行调节，积分部分用于消除稳态误差，微分部分用于抑制系统的震荡。
1.3 优点和应用：反馈控制具有稳定性好、适应性强、可靠性高等优点。
它广泛应用于工业生产中的温度控制、压力控制、速度控制等方面。
二、前馈控制：2.1 概述：前馈控制是一种根据预先建立的数学模型，通过输入信号直接控制系统的控制方法。
它不需要测量系统输出与期望输出之间的差异，而是根据系统的数学模型提前计算出输入信号。
2.2 前馈补偿：前馈控制中的前馈补偿是通过对系统的数学模型进行逆运算，得到输入信号的补偿值。
这样可以在系统受到干扰时，通过提前补偿来抵消干扰对系统输出的影响。
2.3 优点和应用：前馈控制具有响应速度快、抗干扰能力强、精度高等优点。
它常用于需要快速响应和对干扰敏感的系统，如飞行器姿态控制、机器人运动控制等。
三、模糊控制：3.1 概述：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过将模糊规则应用于系统的输入和输出之间的关系，来实现对系统的控制。
模糊控制不需要准确的数学模型，而是利用专家经验和模糊规则进行控制。
3.2 模糊推理：模糊控制中的模糊推理是根据模糊规则和输入信号的模糊度来确定输出信号的模糊度。
通过对模糊度进行模糊推理，可以得到模糊控制器的输出信号。
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。
非线性系统智能控制算法的研究与应用
非线性系统智能控制算法的研究与应用随着科技的快速发展，非线性系统在现代工程技术中的应用越来越广泛。
非线性系统问题的解决需要相对复杂的数学和物理模型，加上非线性系统难以发现特征值，对传统控制方法的稳定性等方面的要求也更高。
智能控制算法的出现给非线性系统的问题提供了有效的解决方案，大大提高了非线性系统控制的精度和效率。
非线性系统智能控制算法主要包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等，这些算法的出现一定程度上弥补了传统线性控制系统在非线性控制领域的不足，也取得了很高的应用价值。
一、模糊控制模糊控制是通过提供符合人类的思维模式来实现自适应控制的一种方法，它可以在非线性系统控制中应用。
该控制方法的优势在于对于复杂问题建模能力强，适合应用于非线性的控制问题中。
在智能控制中，模糊控制器主要由何种控制规则构成，以及如何对它们进行分析来确定输出控制的变量值。
模糊控制器通常将小数、整数和语言描述转化为逻辑形式，这种方法可以避免特定条件的误导性对大多数系统的控制造成的影响，提高了非线性系统控制精度和效率。
二、神经网络控制神经网络控制是一种由多个神经元组成的复杂系统，结构类似于人类大脑的神经网络。
神经网络控制器可以对系统的非线性动态行为进行预测，通过学习和训练使控制策略不断优化，从而提高控制精度和效率。
与模糊控制相比，神经网络控制在设计时不需要任何的数学模型，更加适合复杂系统和噪声较大情况下的控制。
三、遗传算法控制遗传算法控制是一种基于遗传学原理的智能控制方法，该算法通过将控制参数进行编码，利用自然选择和遗传变异的机制进行控制策略的优化，达到提高非线性系统控制效率的目的。
对于非线性系统，遗传算法控制可以通过一定的迭代计算使得得到的控制策略得到优化，达到自适应控制达到优化效果。
综上所述，智能控制在非线性系统控制中发挥着重要作用。
模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制在非线性系统控制应用中起着重要的促进作用，进一步推动了非线性系统控制技术的发展。
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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。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。
如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。
这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。
当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。
一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
“人脑是如何工作的？”“人类能否制作模拟人脑的人工神经元？”多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。
在寻找上述问题答案的研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。
神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。
不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。
心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决目前不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。
每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。
与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。
19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。
人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。
大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。
但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。
细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。
树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。
在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。
突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。
每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。
各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。
利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。
下面通过人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。
但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。
人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。
人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。
虽然人脑每日有大量神经细胞死亡（平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。
普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。
元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。
人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。
如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。
普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。
显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。
在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。
同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。
人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。
通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境（即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。
人工神经网络早期的研究工作应追溯至本世纪40年代。
下面以时间顺序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。
1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。
此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。
因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。
1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。
1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。
但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。