神经网络控制技术及其应用 何玉彬等

资 源 简 介

神经网络控制技术及其应用 何玉彬等

详 情 说 明

神经网络控制技术是一种利用人工神经网络实现对复杂系统智能化控制的方法。近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络控制技术在工业自动化、机器人控制、智能制造等领域展现出巨大的应用潜力。

何玉彬等学者在该领域的研究主要集中在以下几个方面：首先，神经网络通过学习系统的输入输出数据，能够建立非线性系统的精确模型。其次，神经网络控制器具有良好的自适应能力，可以实时调整控制参数以适应系统变化。此外，神经网络控制技术还能处理多变量、强耦合等复杂控制问题。

在具体应用中，神经网络控制技术已被成功应用于飞行器控制、工业过程控制、智能机器人等领域。与传统的PID控制相比，神经网络控制具有更好的鲁棒性和适应性，特别是在处理非线性、时变系统时表现尤为突出。

何玉彬团队的研究还指出，将神经网络与其他智能控制方法如模糊控制、遗传算法等相结合，可以进一步提升控制系统的性能。未来，随着深度学习技术的发展，神经网络控制在复杂系统建模和优化方面将展现出更强大的能力。