神经网络控制系统的应用,中枢神经信息网络系统

神经网络控制系统概念最早是什么时候提出来？有没有经典的案例介绍？

1943年，McCulloch与Pitts合作提出了第一个神经计算模型，简称MP模型。

典型反馈网络——Hopfield网络美国物理学家Hopfield提出了离散型Hopfield神经网络和连续型Hopfield神经经网络，引入“计算能量函数”的概念，给出了网络稳定性判据，尤其是给出了Hopfield神经网络的电子电路实现，开拓了神经网络用于联系那个记忆和优化计算机的新途径。

【资料来源】：中国自动化网CA800。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

什么是神经网络控制技术

神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术好文案。

而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

什么是神经网络控制

神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。

而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

神经网络控制系统特点是什么？

计算机神经网络控制系统能干嘛？

具有模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。

神经电脑除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器，它们同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。

神经电子计算机的信息不是存在存储器中，而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂，电脑仍有重建资料的能力，它还具有联想记忆、视觉和声音识别能力。

神经网络控制的主要定义

神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。

神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。

在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。

如神经预测控制、神经逆系统控制等。

人工神经网络在控制系统中有哪些

神经网络好处不是说它有什么好的特性易于控制，而是当人们遇到传统的控制方法控制效果的不好的非线性、不确定对象的问题，即人们面临控制对象难以建模的时候，神经网络强大的作用就显现出来了。

主要的网络有BP,RBF,ART等神经网络，这三种网络机构原理各不相同，你用百度文库，里面有相应的介绍。

如何进行神经网络控制系统的稳定性判别与分析

输入级每一个节点输入一个特征的值(或向量，向量时要复杂一点)。输出级输出的是分类的结果，即属于哪一类。以二分类问题为例输出端只有一个节点输出0或1。中间的结构在进行测试时不用关心。

不过这仅限于BP等比较简单的神经网络。