【技术实现步骤摘要】
多层全连接神经网络控制系统
本专利技术属于控制工程和计算机领域，尤其涉及人工智能神经网络控制系统流程图和实现方法及装置。
技术介绍
在当前情况下神经网络依其强大的学习和适应能力得到了广泛的应用，特别是多层神经网络在人工智能，图像识别，信号处理方面发展迅速，近年来经典控制理论和现代控制在面对日益复杂的控制场合略有不足，因此用神经网络去实现控制是值得研究的。神经网络的一个最为突出的性质是可以实现任意功能的函数，即使对于只有一个隐藏层的神经网络这个结论依然成立，其并不是可以完全精确的计算原函数的值，但是通过增加隐藏层和隐藏层神经元，可以越来越逼近函数，即对于一个需要实现的函数，要求实现精度为，也就是需要足够的隐藏层神经元使得神经网络的输出满足，对于所有都满足；而传统的控制系统本质上是传递函数的物理实现，所以用多层全连接神经网络实现控制系统是完全可行的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种以神经网络为主要控制器的控制系统设计方式及控制装置，解决多输入多输出控制系统设计和实现困难的问题。上述的目标通过以下的技术方案实现：（1）获取理想控制曲线（2）控制器网络训练（3）控制...
【技术保护点】
1. 多层全连接神经网络控制系统，其特征是:（1）主控制器仅由多层全连接神经网络构成（2）反馈通道的可以不是神经网络控制器（3）理想输入输出曲线的获取方式（4）采样点的获取方式（5）根据输入信号的个数确定神经网络输入神经元个数（6）根据输出信号的个数确定神经网络输出神经元个数（7）根据控制精度的要求确定神经网络的层数（8）训练多层全连接神经网络控制器（9）建立多层全连接网络控制系统，对被控对象控制。
【技术特征摘要】
1.多层全连接神经网络控制系统，其特征是:（1）主控制器仅由多层全连接神经网络构成（2）反馈通道的可以不是神经网络控制器（3）理想输入输出曲线的获取方式（4）采样点的获取方式（5）根据输入信号的个数确定神经网络输入神经元个数（6）根据输出信号的个数确定神经网络输出神经元个数（7）根据控制精度的要求确定神经网络的层数（8）训练多层全连接神经网络控制器（9）建立多层全连接网络控制系统，对被控对象控制。2.根据权利要求1所述的多层全连接神经网络控制系统，其特征（1）：与其他控制系统相比，本系统没有传统的PID控制器，整个控制系统的主要控制器仅有一个多层神经网络，输入和输出之间的函数关系，全部依靠多层神经网络表达。3.根据权利要求1所述的多层全连接神经网络控制系统，其特征（2）：本系统的反馈通道包括神经网络，但不仅限于神经网络。4.根据权利要求1所述的多层全连接神经网络控制系统，其特征（3）：本系统的理想输入输出曲线是经过如下方式得到的，若输入和输出信号之间易于解...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐军，王曰辉，吴顺义，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23
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