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文档简介

神经网络计算演讲者：王林凤内容概述一、神经网络的概念二、神经网络理论三、应用比较四、参考文献一、概念人工神经网络简称神经网络，是微观结构和功能上对人脑的抽象、简化是模拟人类智能的一条重要途径。它反映了人脑功能的若干基本特征：信息处理、学习、联想、模式分类、记忆。二、神经网络理论神经网络模型1、MP模型2、感知器3、BP神经网络结构4、径向基函数（RBF）神经网络2.1MP模型

MP模型是1943年MCCULLON和PIPTS共同提出的第一个神经网络模型。它是多个输入、多输出的非线性信息处理单元。其中yi:神经元i的输出；

xi:神经元的输入；

wi神经元的连接板；

@神经元的阈值；

f（ui）神经元的非线性函数。2、2感知器{单层感知器

多层感知器

感知器：感知器：是模拟人的视觉来接受环境信息，并由神经冲动进行信息传递的神经网络2、3BP神经网络结构BP神经网络：是1986年由RUMEHARIT和Mccellall团队提出U和y是网络的输入、输出向量，每个神经元用一个节点表示。网络由输入层、隐层和输出层节点组成。2、4径向基函数（RBF）神经网络RBF：是由Jmoody和Cdarken提出的一种神经网络。特点：它对于输入空间的某个局部区域，只有少数几个连接权影响网络的输出，从而使局部逼近网络具有学习速度快的优点。3比较应用

PID控制器的simulink

3.1常规 PID控制器的simulink的仿真模型3.2神经元PID控制器的simulink仿真模型常规PID控制器的simulink的仿真模型神经元PID控制器的simulink仿真模型常规pid控制仿真结果神经网络pid控制仿真结果四、比较应用五、参考文献神经网络pid控制器的研究与仿真曾军

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