神经网络控制法的工作原理,什么是神经网络控制

最新推荐文章于 2025-04-26 16:20:45 发布
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#神经网络 #人工智能 #机器学习

神经网络控制技术是一种自动控制领域的前沿学科，常用于变频器控制，通过对系统辨识和运算实现控制。它可以同时控制多个变频器，尤其适合多变频器级联控制。然而，神经网络控制效果受网络结构、优化和权重初始化等因素影响。该技术结合了神经网络与控制理论，涉及多种控制结构，如预测控制和逆系统控制。虽然神经网络理论上能处理复杂情况，但实际应用中，简单的PID控制可能更有效。

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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。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

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写作猫。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。

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。

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

最低0.47元/天 解锁文章
神经网络在控制中的作用,神经网络控制基本原理
aifamao6的博客
09-28 2998
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神经网络控制基本原理,神经网络理论及其应用
m0_54846070的博客
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神经网络控制的基本原理,神经网络技术及其应用
wenangou的博客
09-01 1791
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机器学习（10）——神经网络
最新发布
jiaomongjun的博客
04-26 1676
神经网络（Neural Networks，简称NN）是一类模仿生物神经系统的数学模型，用于处理和解决各种类型的任务，如分类、回归、模式识别等。神经网络属于机器学习领域的一个重要分支，特别是在深度学习（Deep Learning）中起到了核心作用。神经网络通过层次化非线性变换实现强大的函数拟合能力，其成功依赖于：架构设计（如CNN处理图像、Transformer处理文本）。优化技术（如Adam、Dropout）。大规模数据与算力支撑（GPU/TPU）。
神经网络的基本原理
qq_39239990的博客
07-02 317
更详细的可以去看吴恩达或是李毅宏的课，资料来是比较多的
神经网络基本原理简明教程
qq_44901946的博客
10-08 1009
神经网络基本原理简明教程 软件以及环境的准备 git安装官网 https://git-scm.com/ 介绍: Git 是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。 github账号创建以及熟悉其基本操作 网址： https://github.com/ 介绍：代码托管平台，除了 Git 代码仓库托管及基本的 Web 管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱（报表）、代码片段分享（Gist）等功能。 vscode下载安装 https://code.vis
基于BP神经网络的模糊控制算法程序,模糊神经网络的算法和原理,matlab
09-10
BP神经网络通过梯度下降法更新权重，以最小化预测输出与目标值之间的误差。在模糊控制中，BP神经网络可以学习和调整模糊规则的参数，从而实现对控制系统的在线优化。 模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）则...
RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真
09-07
此外，MATLAB还提供了用于系统仿真和控制设计的函数，如SIMULINK，可以方便地将RBF神经网络控制器集成到系统模型中，进行实时仿真。 "844005.pdf"文件很可能是该主题的详细教程或文献，包含了RBF神经网络自适应控制...
RBF神经网络控制仿真.rar_RBF自适应_matlab_机械系统RBF_神经网络_神经网络控制
07-15
5. **神经网络控制**：神经网络控制结合了神经网络的泛化能力和控制理论的稳定性分析，已经成为现代控制理论的一个重要分支。它在航空、航天、汽车、自动化等领域有广泛的应用前景。 本资料集为理解RBF神经网络在...
神经网络的控制系统的课件
10-08
本文介绍了神经网络的分类及算法，还有很多的基本原理
基于BP神经网络的PID控制,pid神经网络什么原理
wenangou的博客
09-02 4238
PID调节器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，PID是以它的三种纠正算法而命名的。这三种算法都是用加法调整被控制的数值。而实际上这些加法运算大部分变成了减法运算因为被加数总是负值。以下是PID的调节作用举例：1.比例-来控制当前，误差值和一个负常数P（表示比例）相乘，然后和预定的值相加。P只是在控制器的输出和系统的误差成比例的时候成立。这种控制器输出的变化与输入控制器的偏差成比例关系。比如说，一个电热器的控制器的比例尺范围是10°C，它的预定值是20°C。
浅谈控制中神经网络的原理
qq_38348877的博客
07-06 978
浅谈控制中神经网络的原理 神经网络的原理（以RBF神经网络为例）   神经网络由“权”和“激活函数”组成。神经网络用来将样本逼近期望的函数。如图1所示： 也就是说，假设我拿到了一组数据（分别对应横纵坐标），但我不知道这组数据对应的函数是什么，而我想要得到这个函数，那么我就可以通过神经网络来实现。那么我通过将数据分为横纵坐标导入神经网络中拟合，便可以得到一个相近于实际情况（期望函数）的函数。红色线段表示这组数据表示的实际的函数。黑色线段表示我们拟合出来的函数。   权代表了神经网络调节激活函数使其逼近期望函数
深度学习1：神经网络原理与算法详解
沛哥儿的专栏
03-06 3593
神经网络，作为深度学习的基础，其灵感来源于人脑神经元之间的复杂连接和信号传递方式。在神经网络中，每个神经元都是一个计算单元，它接收来自其他神经元的输入信号，并根据自身的权重和激活函数对这些信号进行加权求和，最终输出一个结果。这些神经元按照特定的方式连接在一起，形成一个复杂的网络结构，能够处理各种复杂的输入数据。神经网络的强大之处在于其表征学习能力。通过不断地调整神经元之间的连接权重（也称为参数），神经网络可以学习到输入数据与输出数据之间的映射关系。
神经网络原理--简单总结
u010165147的博客
09-15 6162
一些神经网络的论文的观点与数学解释的确引导了写这篇文章的想法。这篇文章主要是个人的浅见与论文阅读总结。...
PNAS：癫痫发作过程中有效连接网络的时变可控性
cc1609130201的博客
08-07 666
据估计，美国300万癫痫患者中有三分之一以上有药物耐药性。慢性植入电极的反应性神经刺激提供了一个有希望的治疗替代切除手术。然而，确定最佳的个性化刺激参数，包括何时何地进行干预以确保患者获得积极的结果，是一个主要的开放挑战。网络神经科学和控制理论为异常神经活动控制的参数选择提供了有用的工具。在这里，我们使用了一种方法来描述连续有效连接(EC)网络的动态可控性，该方法基于34例癫痫发作、传播和终止过程中植入电极之间正则化的部分相关性。...
基于PID神经网络的系统控制
weixin_47365903的博客
12-11 2729
PID神经元网络从结构上可以分为输入层、隐含层和输出层三层,n 个控制量的 PID神经元网络包含 n个并列的相同子网络,各子网络间既相互独立,又通过网络连接权值相互联系每个子网络的输入层有两个神经元,分别接收控制量的目标值和当前值。图中，X1是控制量的控制目标，X2是控制量当前值，Y是神经元网络计算得到的控制律，wij和wjk是网络权值,从中可以看到单控制量神经元网络是一个三层前向神经元网络，网络结构为2一3一1,隐含层包含比例元积分元和微分元三个神经元。x2i_1=x2i;
神经网络控制详细介绍
嵌入式之斋
12-26 412
在神经网络控制中，通常会使用监督学习、强化学习或者深度强化学习等技术来训练神经网络，使其能够根据输入信号做出相应的输出控制动作。优势与挑战：神经网络控制能够处理复杂的控制问题，并且不需要手动设计复杂的控制算法。神经网络控制能够适应非线性、复杂系统，并且具有较好的鲁棒性和泛化能力，因此在实际应用中具有很大的潜力。训练方法：神经网络控制的关键在于如何训练神经网络以适应所需的控制任务。总的来说，神经网络控制是一种强大的控制方法，正在被广泛研究和应用于各种领域，为实现智能化控制系统提供了新的思路和方法。
PID神经网络控制
wanchaochaochao的博客
12-11 1万+
  采用增量PID的神经网络的输入层有三个量 x1(k)=e(k)=r(k)−y(k)x_1(k)=e(k)=r(k)-y(k)x1​(k)=e(k)=r(k)−y(k) x2(k)=Δe(k)=e(k)−e(k−1)x_2(k)=\Delta e(k)=e(k)-e(k-1)x2​(k)=Δe(k)=e(k)−e(k−1) x3(k)=Δ2e(k)=Δe(k)−Δe(k−1)=e(k)−2e(k...
自适应神经网络控制
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段星星的博客
09-27 1万+
自适应神经网络控制基本思路自适应控制率 u∗u^{*} u∗=−1b(x)[a(x)+v]−[1εb(x)+1εb2(x)−b(x)˙2b2(x)]esu^{*} =-\frac{1}{b( x)}[ a( x) +v] -\left[\frac{1}{\varepsilon b( x)} +\frac{1}{\varepsilon b^{2}( x)} -\frac{\dot{b( x)}}{
华为云modelarts服务器资源
03-27
### 华为云 ModelArts 的服务器资源配置与分配方法 华为云 ModelArts 是一款面向 AI 开发者的全流程服务平台，支持数据预处理、模型训练、部署等功能。关于 ModelArts 的服务器资源配置与分配方法，可以从以下几个方面展开说明： #### 1. **计算资源的选择** ModelArts 提供多种类型的计算资源以满足不同的应用场景需求。例如，在 Flexus 云服务中提到的 Flexus 云服务器 X 实例和 Flexus 应用服务器 L 实例均可作为底层支撑[^1]。开发者可以根据具体的业务场景选择适合的实例类型，比如 GPU 加速实例用于深度学习训练。 对于 Yolo 模型开发这样的任务，则可能更多依赖于高性能 GPU 资源来加速模型训练过程[^2]。因此，在实际操作前需明确所需硬件规格（如 CPU 核心数、内存大小、GPU 类型及其数量），并通过平台提供的选项完成配置。 #### 2. **账户管理与初次设置** 当获得由管理员分发给每位用户的独立账号之后，首次登录时会被引导至修改默认密码页面[^4]。这一步骤非常重要，不仅保障个人隐私同时也增强了系统的安全性。 接着按照指引进入主界面并确认所选区域是否正确无误——因为不同地理位置可能会对应不一样的数据中心和服务延迟情况等因素影响最终效果表现。另外值得注意的是，“收藏”功能可以帮助快速定位常用工具或模块位置以便日后高效调用。 #### 3. **具体配置流程** - 登录到指定网址后输入用户名及新设定后的密码； - 找到左侧菜单栏里的“三道杠”按钮打开全部可用选项列表； - 定位目标地域节点信息后再切换回原路径继续浏览其他子栏目内容直到找到标注名称为 “ModelArts”的链接入口处单击跳转过去即可开始正式探索之旅啦！ 此外还有些额外的小贴士可供参考借鉴：如果希望减少每次重新查找的时间成本的话不妨试试看那个固定图标的功能哟~它能让经常使用的某些特定项目始终保持在显眼的位置方便随时取阅查阅哦~ ```python # 示例代码展示如何连接远程服务器进行自动化脚本编写 import paramiko ssh_client =paramiko.SSHClient() ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh_client.connect(hostname='your_server_ip', username='root', password='password') stdin, stdout, stderr = ssh_client.exec_command('nvidia-smi') print(stdout.read().decode()) ssh_client.close() ``` 以上就是有关华为云 ModelArts 平台下服务器资源配置的一些基本介绍及相关注意事项。合理规划好各项参数指标能够极大地提升工作效率同时降低成本支出比例达到双赢局面的效果呢! ---
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