控制系統用什麼神經網路最好

㈠ 神經網路控制系統的結構有哪幾種

人工神經網路由於其獨特的模型結構和固有的非線性模擬能力，以及高度的自適應和容錯特性等突出特徵，在控制系統中獲得了廣泛的應用。其在各類控制器框架結構的基礎上，加入了非線性自適應學習機制，從而使控制器具有更好的性能。
基本的控制結構有監督控制、直接逆模控制、模型參考控制、內模控制、預測控制、最優決策控制等。

㈡ 神經網路控制的介紹

《神經網路控制》介紹了神經網路控制的基本理論與控制方法。全書共8章，包括神經網路和自動控制的基礎知識、神經計算基礎、神經網路模型、神經控制中的系統辨識、人工神經元控制系統、神經控制系統、模糊神經控制系統和神經控制中的遺傳進化訓練等內容。《神經網路控制》可作為高等工科院校工業自動化、計算機科學與技術、檢測技術與儀器、電子信息、自動控制、電子信息工程等專業高年級學生、研究生教材或參考書，也供專業技術人員、技術管理人員或科技人員參考。《神經網路控制》備有電子教案，免費為教師提供，需要者請向出版社索取。