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神经网络设计
生物的神经网络是由很多神经元相互连接起来的庞大、复杂而具有智慧性能的自动控制系统；人工神经网络是在研究神经网络中对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。
人工神经网络的研究始于20世纪40年代。经过了复杂、曲折的发展道路，如今已成为人工智能领域的重要分支。由于人工神经网络的特点，它的发展给自动控制领域的研究带来了生机，主要体现在如下3个方面：①人工神经网络能以任意精度逼近任意非线性函数，并能对复杂不确定问题具有自适应和自学习能力，它适合解决复杂非线性系统的自适应控制问题。②人工神经网络具有信息处理的并行机制。这个特性对解决控制系统中大规模实时计算问题具有重要意义；同时，并行机制中的冗余性可以使控制系统具有容错能力。③人工神经网络具有很强的信息综合能力，能同时处理多种信息，适用于多信息融合和多媒体技术。
人工神经网络控制中的基础知识包括：人工神经元模型、人工神经网络的构成、人工神经网络的学习算法等。
