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文檔簡介

神經網絡計算演講者：王林鳳內容概述一、神經網絡的概念二、神經網絡理論三、應用比較四、參考文獻一、概念人工神經網絡簡稱神經網絡，是微觀結構和功能上對人腦的抽象、簡化是模擬人類智能的一條重要途徑。它反映了人腦功能的若干基本特征：信息處理、學習、聯想、模式分類、記憶。二、神經網絡理論神經網絡模型1、MP模型2、感知器3、BP神經網絡結構4、徑向基函數（RBF）神經網絡2.1MP模型

MP模型是1943年MCCULLON和PIPTS共同提出的第一個神經網絡模型。它是多個輸入、多輸出的非線性信息處理單元。其中yi:神經元i的輸出；

xi:神經元的輸入；

wi神經元的連接板；

@神經元的閾值；

f（ui）神經元的非線性函數。2、2感知器{單層感知器

多層感知器

感知器：感知器：是模擬人的視覺來接受環境信息，并由神經沖動進行信息傳遞的神經網絡2、3BP神經網絡結構BP神經網絡：是1986年由RUMEHARIT和Mccellall團隊提出U和y是網絡的輸入、輸出向量，每個神經元用一個節點表示。網絡由輸入層、隱層和輸出層節點組成。2、4徑向基函數（RBF）神經網絡RBF：是由Jmoody和Cdarken提出的一種神經網絡。特點：它對于輸入空間的某個局部區域，只有少數幾個連接權影響網絡的輸出，從而使局部逼近網絡具有學習速度快的優點。3比較應用

PID控制器的simulink

3.1常規 PID控制器的simulink的仿真模型3.2神經元PID控制器的simulink仿真模型常規PID控制器的simulink的仿真模型神經元PID控制器的simulink仿真模型常規pid控制仿真結果神經網絡pid控制仿真結果四、比較應用五、參考文獻神經網絡pid控制器的研究與仿真曾軍

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