学习算法是神经网络的主要特征,也 是当前研究的主要课题学习的概念来自生 物模型,它是机体在复杂多变的环境中进 行有效的自我调节。神经网络具备类似人 类的学习功能。一个神经网络若想改变其 输出值,但又不能改变它的转换函数,只 能改变其输人,而改变输人的唯一方法只 能修改加在输人端的加权系数
学习算法是神经网络的主要特征，也 是当前研究的主要课题.学习的概念来自生 物模型，它是机体在复杂多变的环境中进 行有效的自我调节。神经网络具备类似人 类的学习功能。一个神经网络若想改变其 输出值，但又不能改变它的转换函数，只 能改变其输人，而改变输人的唯一方法只 能修改加在输人端的加权系数。 人工神经网络控制系统
人工神经网络控制系统 神经网络的学习过程是修改加权系数 的过程,最终使其输出达到期望值,学 习结束常用的学习算法有:Hebb学习 算法、 widrowHot学习算法、反向传播 学习算法一BP学习算法、 Hopfield反馈 神经网络学习算法等
人工神经网络控制系统 神经网络的学习过程是修改加权系数 的过程，最终使其输出达到期望值，学 习结束.常用的学习算法有：Hebb学习 算法、widrowHoff学习算法、反向传播 学习算法一BP学习算法、Hopfield反馈 神经网络学习算法等
模糊控制系统 所谓模糊控制,就是在被控制对象 的模糊模型的基础上,运用模糊控制器 近似推理手段,实现系统控制的一种方 法。 模糊模型是用模糊语言和规则描述 的一个系统的动态特性及性能指标
模糊控制系统 所谓模糊控制，就是在被控制对象 的模糊模型的基础上，运用模糊控制器 近似推理手段，实现系统控制的一种方 法。 模糊模型是用模糊语言和规则描述 的一个系统的动态特性及性能指标
模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对 系统的控制。它是受这样事实而启发的:对于 用传统控制理论无法进行分析和控制的复杂的 和无法建立数学模型的系统,有经验的操作者 或专家却能取得比较好的控制效果,这是因为 他们拥有日积月累的丰富经验,因此人们希望 把这种经验指导下的行为过程总结成一些规则, 并根据这些规则设计出控制器。然后运用模糊 理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识, 把这些模糊的语言上升为数值运算,从而能够 利用计算机来完成对这些规则的具体实现,达 到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目 的
模糊控制系统 模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对 系统的控制。它是受这样事实而启发的：对于 用传统控制理论无法进行分析和控制的复杂的 和无法建立数学模型的系统，有经验的操作者 或专家却能取得比较好的控制效果，这是因为 他们拥有日积月累的丰富经验，因此人们希望 把这种经验指导下的行为过程总结成一些规则， 并根据这些规则设计出控制器。然后运用模糊 理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理的知识， 把这些模糊的语言上升为数值运算，从而能够 利用计算机来完成对这些规则的具体实现，达 到以机器代替人对某些对象进行自动控制的目 的
学习控制系统 学习是人类的主要智能之一,人类的各项 活动也需要学习。在人类的进化过程中,学习 功能起着十分重要的作用。学习控制正是模拟 人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试。 所谓学习是一种过程,它通过重复输人信号, 并从外部校正该系统,从而使系统对特定输人 具有特定响应。学习控制系统是一个能在其运 行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信 息,积累控制经验,并在一定的评价标准下进 行估值、分类、决策和不断改善系统品质的自 动控制系统
学习控制系统 学习是人类的主要智能之一，人类的各项 活动也需要学习。在人类的进化过程中，学习 功能起着十分重要的作用。学习控制正是模拟 人类自身各种优良的控制调节机制的一种尝试。 所谓学习是一种过程，它通过重复输人信号， 并从外部校正该系统，从而使系统对特定输人 具有特定响应。学习控制系统是一个能在其运 行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信 息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进 行估值、分类、决策和不断改善系统品质的自 动控制系统