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鲁棒神经网络控制
神经网络
模型用于解决什么样的问题
答:
神经网络
模型用于解决的问题有:信息领域、医学领域、经济领域、
控制
领域、交通领域、心理学领域。1、信息领域 (1)、信息处理:人工神经网络系统具有很高的容错性、
鲁棒
性及自组织性,在军事系统电子设备中得到广泛的应用。现有的智能信息系统有智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系统、自动故障...
现代
控制
理论的发展
答:
⑶智能模糊
控制
器,它把人、人工智能和
神经网络
三者联系起来,实现综合信息处理,使系统既具有灵活的推理机制、启发性知识与产生式规则表示,又具有多种层次、多种类型的控制规律选择。模糊控制的特点是不需要精确的数学模型,
鲁棒
性强,控制效果好,容易克服非线性因素的影响,控制方法易于掌握。有人提出神经——模糊Inter3融...
什么是
神经网络
答:
神经网络
是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型,它通过模拟神经元之间的权重连接和激活函数来实现学习和推理过程。神经网络详细介绍:神经网络由多个神经元组成,每个神经元都有一个权重,用于将输入信号转换为输出信号。当输入信号通过神经网络时,每个神经元都会根据其权重和激活函数计算出一个输出信号,然...
鲁棒
性什么意思
答:
鲁棒
性是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、
网络
过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”,也是指
控制
系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可...
多旋翼无人机飞行
控制
方法讲解
答:
3.
神经网络
法(Neural networks) 经典PID
控制
结构简单、使用方便、易于实现, 但当被控对象具有复杂的非线性特性、难以建立精确的数学模型时,往往难以达到满意的控制效果。神经网络自适应控制技术能有效地实现多种不确定的、难以确切描述的非线性复杂过程的控制,提高控制系统的
鲁棒
性、容错性,且控制参数具有...
模糊
控制
、
神经网络
到底什么用?
视频时间 01:10
神经网络
优缺点,
答:
缺点:(1)最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。(2)不能向用户提出必要的询问,而且当数据不充分的时候,
神经网络
就无法进行工作。(3)把一切问题的特征都变为数字,把一切推理都变为数值计算,其结果势必是丢失信息。(4)理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
人工
神经网络
的概念
答:
人工
神经网络
的概念如下:1、人工神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型,它通过模拟神经元之间的连接和信号传递过程,实现了一种高度非线性的映射关系。2、人工神经网络由多个神经元组成,每个神经元都有一个权重,用于将输入信号转换为输出信号。这些神经元按照层级进行排列,每个层级都有不同的...
不属于智能
控制
的基本类型的是
答:
1、模糊控制:模糊控制是一种基于模糊数学理论的控制方法,通过将模糊的语言描述转化为数学模型,实现对系统的控制。2、
神经网络控制
:神经网络控制是指通过神经网络技术实现对系统的建模和控制,具有非线性、自适应、
鲁棒
性强等特点。3、遗传算法控制:遗传算法控制是一种基于生物遗传学的优化算法,通过对...
建筑经济管理中
神经网络
的应用?
答:
这种集体运算能力使得
神经网络
可以完成高维数据的在线实时处理。2建筑经济管理研究面临的问题建筑经济管理问题研究的目的和动力是通过对建筑相关活动相对真实的描述和分析,对各种现象及规律予以合理的解释,进而对建筑活动进行有效预测和
控制
。然而,由于建筑经济管理问题涉及的变量众多、结构复杂,很难用数学方程准确地表达出来,...
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