"MATLAB神经网络控制与模型学习资料精选PPT"

神经网络控制PPT课件（MATLAB精选课程、优质学习资料）人工神经元模型、 反馈线性化控制.pptx；神经网络控制PPT课件（MATLAB精选课程、优质学习资料）人工神经元模型、 反馈线性化控制.pptx;神经网络控制人工神经网络（artificial neural network，ANN）是模仿生物神经网络功能的一种经验模型。神经网络是由大量的处理单元（神经元）互相连接而成的网络。本章介绍了神经网络工具箱的使用、BP神经网络的PID控制、基于Simulink的神经网络模型预测控制系统、反馈线性化控制系统典型神经网络控制系统。学习目标：（1）熟练掌握MATLAB BP神经网络的PID控制；（2）熟练掌握神经网络模型预测控制系统；（3）熟练掌握神经网络反馈线性化控制系统等；目录1神经网络简介2 人工神经元模型3 神经网络的学习规则4 MATLAB神经网络工具箱5 基于BP神经网络的PID自适应控制6 基于Simulink的神经网络模块仿真7 基于Simulink的神经网络控制系统8 反馈线性化控制1神经网络简介人工神经网络（artificial neural network，ANN）是模仿生物神经网络功能的一种经验模型。生物神经元受到传入的刺激，其反应又从输出端传到相联的其它神经元，输入和输出之间的变换关系一般是非线性的。神经网络是由若干简单（通常是自适应的）元件及其层次组织，;"。。 以上是MATLAB神经网络控制课程的概要内容。本课程旨在帮助学生深入了解神经网络控制的原理和实际应用，通过神经网络工具箱的使用、BP神经网络的PID控制、基于Simulink的神经网络模型预测控制系统等方面的学习，提升学生在神经网络控制领域的技能和知识水平。接下来，我们将逐一介绍本课程涉及的主要内容及其学习目标。 首先，我们将介绍神经网络的基本概念和原理，包括人工神经元模型、神经网络的学习规则等。通过学习这些基础知识，学生可以建立起对神经网络的整体认识，为后续的学习打下坚实的基础。 其次，本课程将详细介绍MATLAB神经网络工具箱的使用，包括如何构建神经网络模型、如何进行训练和仿真等。学生将通过实际操作，掌握神经网络工具箱的各项功能，为实际项目的应用做好充分的准备。 接着，我们将深入研究基于BP神经网络的PID自适应控制，以及基于Simulink的神经网络模型预测控制系统。这些内容将使学生能够了解神经网络在控制系统中的应用，理解其在实际项目中的重要性和实用性。 最后，本课程将介绍反馈线性化控制系统，以及典型的神经网络控制系统。学生将通过学习这些内容，掌握神经网络在控制领域的最新进展和应用情况，为未来的研究和实践工作做好准备。 通过本课程的学习，学生将达到以下学习目标：（1）熟练掌握MATLAB BP神经网络的PID控制；（2）熟练掌握神经网络模型预测控制系统；（3）熟练掌握神经网络反馈线性化控制系统等。通过综合考察和实际项目的应用，学生将获得丰富的经验和技能，为将来的工作和研究打下坚实的基础。 总之，本课程将为学生提供一次全面深入的神经网络控制学习机会，帮助他们掌握相关知识和技能，为未来的发展做好充分的准备。神经网络控制是一个新兴而又充满挑战的领域，我们相信通过本课程的学习，学生将能够在这个领域取得更大的成就！