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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由很多神經(jīng)元相互連接起來的龐大、復(fù)雜而具有智慧性能的自動控制系統(tǒng)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某種簡化、抽象和模擬。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于20世紀40年代。經(jīng)過了復(fù)雜、曲折的發(fā)展道路，如今已成為人工智能領(lǐng)域的重要分支。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，它的發(fā)展給自動控制領(lǐng)域的研究帶來了生機，主要體現(xiàn)在如下3個方面：①人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意非線性函數(shù)，并能對復(fù)雜不確定問題具有自適應(yīng)和自學習能力，它適合解決復(fù)雜非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)控制問題。②人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有信息處理的并行機制。這個特性對解決控制系統(tǒng)中大規(guī)模實時計算問題具有重要意義；同時，并行機制中的冗余性可以使控制系統(tǒng)具有容錯能力。③人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的信息綜合能力，能同時處理多種信息，適用于多信息融合和多媒體技術(shù)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中的基礎(chǔ)知識包括：人工神經(jīng)元模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法等。
