智能控制的发展方向：1.模拟人类的专家控制经验来进行控制2.模拟人类的学习能力来进 行控制。 智能控制的定义：IEEE定义：智能控制必须具有模拟人类学习和自适应的能力。 一般来说，一个智能控制系统要具有对环境的敏感，进行决策和控制的功能，根据其性能要 求的不同．可以有各种人工智能的水平。 从三元交集论的角度定义智能控制：它是一种应用人工智能的理论和技术以及运筹学的优 化方法，并和控制理论中的方法与技术相结合，在不确定的环境中，仿效人的智能 （学习、 推理等），实现对系统控制的理论与方法。 从系统一般行为特性出发，J.S.Albus认为：智能控制是有知识的“行为舵手”，它把知 识和反馈结合起来，形成感知 –交互式、以目标为导向的控制系统。该系统可以进行规划， 产生有效的、有目的的行为，并能在不确定的环境中，达到预期的目标。 智能控制的特点：应能为复杂系统 （如非线性、快时变、多变量、强耦合、不确定性等）进 行有效的全局控制，并具有较强的容错能力；是定性决策和定量控制相结合的多模态组合控 制；其基本目的是从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统，以实现预定的目标， 并应具有自组织能力；是同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的数学模型的 混合控制过程，系统在信息处理上，既有数学运算，又有逻辑和知识推理。 智能控制的主要形式：模糊控制 神经网络控制 专家控制 分级递阶智能控制 各种方法的综 合集成 仿人智能控制 神经网络系统是由大量的神经元，通过广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。 特点：非线性映射逼近能力。自适应性和自组织性。并行处理性。分布存储和容错性。便于 集成实现和计算模拟。 神经网络模型： 感知器的结构： 从结构上分：层状结构：网络由若干层组成，每层中有一定数量的神经元，相邻层中神经元 单向联接，一般同层内神经元不能联接。eg前向网络。网状结构：网络中任何两个神经元 之间都可能双向联接。eg反馈网络，混合型网络。 从激发函数的类型上划分：高斯基函数神经网络、小波基函数神经网络、样条基函数神经网 络等等。从网络的学习方式上划分：①有导九游体育,九游体育股份有限公司,九游体育官方网站,九游Sports师学习神经网络②有导师学习神经网络。从学习 算法上来划分：基于BP算法的网络、基于Hebb算法的网络、基于竞争式学习算法的网络、 基于遗传算法的网络。 神经网络系统辨识的原理 系统辨识的原理就是通过调整辨识模型的结构来使e最 小。 在神经网络系统辨识中，

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