本文探讨了基于Matlab实现的三种神经网络控制器——前馈、递归和卷积网络。通过示例代码展示了如何创建和训练这些网络，并强调它们在机器人控制、自动驾驶等领域的应用。读者可参考代码进行优化和改进。
神经网络控制器的比较仿真：Matlab实现
神经网络控制器是一种基于人工神经网络的控制系统，可以应用于多种领域，如机器人控制、自动驾驶、工业过程控制等。在本文中，我们将使用Matlab来实现和比较不同类型的神经网络控制器。我将介绍每种控制器的原理，并提供相应的源代码供读者参考。
- 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）控制器
前馈神经网络控制器是最常见和基本的神经网络控制器之一。它由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收外部输入信号，隐藏层负责对输入信号进行处理和提取特征，输出层产生最终的控制输出。
以下是一个使用Matlab实现的前馈神经网络控制器的示例代码：
% 神经网络参数设置
inputSize = 3; % 输入层大小
hiddenSize = 5; % 隐藏层大小
outputSize 
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