"第四章：神经网络的基本理论和模糊控制技术探究"

第四章神经网络的基本理论涉及了模糊控制和人工神经网络，这两种方法都是在模拟人类大脑的工作方式来实现智能行为。模糊控制是从人类的经验出发，解决了智能控制中人类语言的描述和推理问题，尤其是一些不确定性语言的描述和推理问题。然而，模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面还远没有达到人脑的境界。相比之下，人工神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。20世纪80年代以来，人工神经网络研究取得了突破性进展，成为智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途。 人工神经网络（简称神经网络，Neural Network）是模拟人脑思维方式的数学模型。它是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。 模糊控制和人工神经网络各自有其优势和局限性，模糊控制在处理语言描述和推理问题方面表现出色，而人工神经网络在并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等方面具有突出的能力。因此，结合这两种方法，可以在智能控制领域取得更好的效果。神经网络控制是将神经网络与控制理论相结合而发展起来的智能控制方法，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途。神经网络控制的发展成为智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题提供了新的可能性。 通过对第四章神经网络的基本理论的学习，我们了解到了模糊控制和人工神经网络这两种模拟人脑思维方式的方法。模糊控制从人的经验出发，解决了智能控制中人类语言的描述和推理问题，尤其是一些不确定性语言的描述和推理问题。而人工神经网络则是从人脑的生理学和心理学着手，通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分智能行为。这两种方法在不同的领域各有优势，结合起来则可以更好地应对智能控制方面的挑战。神经网络控制为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途，成为智能控制领域的一个新的分支，为未来的研究和应用提供了新的可能性。 总之，第四章神经网络的基本理论从模糊控制和人工神经网络两个方面介绍了模拟人脑思维方式的方法，并探讨了它们在智能控制领域的应用。这对我们理解智能控制的发展和未来研究方向具有重要的意义，也为我们在工程实践中应用智能控制方法提供了重要的思路和方法。神经网络控制作为智能控制的新分支，为我们解决复杂系统控制问题提供了新的可能性，将在未来得到更广泛的应用和发展。