第第99章章 神经网络控制神经网络控制9.1概述神经网络l 一种具有高度非线性的连续时间动力系统，它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力，已广泛应用于复杂对象的控制中l 神经网络所具有的大规模并行性、冗余性、容错性、本质的非线性及自组织、自学习、自适应能力，给不断面临挑战的控制理论带来生机神经网络控制处理那些难以用模型或规则描述的对象采用并行分布式信息处理方式，具有很强的容错性本质上是非线性系统，可以实现任意非线性映射具有很强的信息综合能力，能够同时处理大量不同类型的输入，能够很好地解决输入信息之间的互补性和冗余性问题硬件实现愈趋方便,大规模集成电路技术的发展为神经网络的硬件实现提供了技术手段神经网络控制在理论和实践上，研究的重点有：(1)神经网络的稳定性与收敛性问题；(2)神经网络控制系统的稳定性与收敛性问题；(3)神经网络学习算法的实时性；(4)神经网络控制器和辨识器的模型和结构； 根据神经网络在控制器中的作用不同，神经网络控制器可分为两类l 神经控制，它是以神经网络为基础而形成的独立智能控制系统l混合神经网络控制，它是指利用神经网络学习和优化能力来改善传统控制的智能控
