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当代控制理论及应用技术概论
Introduction to Contemporary Control Theory and Applied Technology
智能控制领域中，应用最多是 BP 网络，Hopfield 网络，自组织神经网络，动态
递归网络等。
神经网络能够应用于自动控制领域，主要因为：①由丁隐层的存在，只需
三层网络便可以任意精度逼近非线性函数。②并行处理功能：既能解决大批量实
际计算和判决问题，又有较强的容错能力且易于 VLSI 实现。网络输出是所有神
经元共同激活的结果，少量神经元的激活差错不影响决策功能。③神经网络自身
的结构及其多输入多输出的特点，使其易于多变量系统的控制。④对于不同的输
入模式，隐层各单元激活强度不同。对于干扰原因产生给定偏离或系统内部结构
变化，当经典方式和现代方式构成的负反馈调节无能为力时，神经控制却能因不
同的激活强度而获得满意的输出。⑤具有自适应和自学习的特性。但需提出的是，
神经控制特点十分诱人，但其理论研究还不成熟，许多问题有待进一步研究。
3. 模糊控制
美国加利福尼亚大学的自动控制理论专家 L.AZadeh 于 1965 首先提出了“模
糊集合”的概念。1974 年，英国的 Mamdani 首先把模糊理论用于工业控制并取
得了良好的效果，从此模糊控制理论得到了很快的发展。模糊控制的基本思想是
用机器去模拟人对系统的控制，就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控
制器近似推理等手段，实现系统控制的一种方法。模糊模型是用模糊语言和规则
描述的一个系统的动态特性及性能指标。它具有不需要知道被控对象（或过程）
的数学模型，易于实现对具有不确定性对象和具有强非线性的对象进行控制、对
被控对象特性参数的变化具有较强的鲁棒性、对于控制系统的干扰具有较强抑制
能力等优点。
4. 专家智能控制
专家系统是美国斯坦福大学 EA.Feigenbaum 于 1965 年开创的人工智能研究
的新领域。所谓专家系统就是一个或一组能在某特定领域内，以人类专家水平
去解决该领域中困难问题的计算机程序。人类专家之所以成为某 -- 领域中的专
家，其关键之处在于他掌握了关于某领域的大量专门知识（Epertise）。由此可
知，如果计算机能够贮存关于某一领域的大量专门知识，并能有效地利用这些知
识去解决问题，那么计算机也应该能很好解决该领域的复杂问题。专家系统的基
本思想就在于此，总之，专家系统 ES 的整个理论基础可以用英国伟大的哲学家
EBacon 的一句名言“知识就是力量”来概括。
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