刘金琨教授课程：神经网络在控制领域的探索与应用

神经网络控制的研究领域深入探讨了人工神经网络在系统辨识中的应用。人工神经网络（ANN），作为一种模仿人脑思维方式的数学模型，起源于对大脑神经网络结构和功能的科学研究。在20世纪80年代，人工神经网络取得了显著的突破，尤其是通过将神经网络与控制理论融合，形成了智能控制的新分支——神经网络控制。 在系统辨识方面，神经网络扮演着关键角色。首先，它可以作为被辨识系统的模型，即使在已知传统模型的架构下，也能通过训练来估计模型参数，这使得它适用于处理线性和非线性系统的静态、动态以及逆动态建模。神经网络的独特能力在于其自适应性和学习能力，能够捕捉到复杂系统的行为模式，从而实现非线性系统的精确识别。 神经网络的并行信息处理特性使其在处理大规模数据和解决不确定性问题时表现出色。它的联想学习机制允许系统通过经验和反馈不断优化自身的性能，而模式分类和记忆功能则有助于识别和存储模式，这对于解决线性、不确定和未知系统的控制问题至关重要。 神经网络的发展经历了四个主要阶段：启蒙期（1890-1969年），在这个时期，W.James的著作讨论了大脑结构和功能的基础；1943年，McCulloch和Pitts提出的M-P模型是第一个神经网络模型，奠定了理论基础；随后的几十年里，研究者们逐渐实现了对神经网络功能的更深入理解和应用。 神经网络的发展历史见证了从理论模型到实际应用的转变，它不仅在心理学领域有所贡献，而且在控制工程、机器学习和人工智能等多个领域产生了深远影响。随着技术的进步，神经网络控制将继续发挥关键作用，推动复杂系统控制的革新，解决未来更多领域的挑战。