王科俊 神经网络建模、预报与控制

资 源 简 介

王科俊 神经网络建模、预报与控制

详 情 说 明

王科俊在神经网络领域的贡献主要集中在建模、预报与控制三个核心方向。神经网络建模部分探讨了如何利用神经网络的结构特性来模拟复杂系统的动态行为，尤其擅长处理非线性系统的特征提取和参数优化问题。在预报应用中，重点研究了时间序列预测的神经网络实现方法，通过改进网络拓扑和训练算法提升多步预测的精度。控制方向则侧重于将神经网络与经典控制理论结合，开发了适用于不确定性系统的自适应控制策略，其中混合架构设计和在线学习机制是其研究的创新点。这些工作为智能系统在工业场景的落地提供了理论基础和实现路径。