控制系统用什么神经网络最好

㈠ 神经网络控制系统的结构有哪几种

人工神经网络由于其独特的模型结构和固有的非线性模拟能力，以及高度的自适应和容错特性等突出特征，在控制系统中获得了广泛的应用。其在各类控制器框架结构的基础上，加入了非线性自适应学习机制，从而使控制器具有更好的性能。
基本的控制结构有监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、最优决策控制等。

㈡ 神经网络控制的介绍

《神经网络控制》介绍了神经网络控制的基本理论与控制方法。全书共8章，包括神经网络和自动控制的基础知识、神经计算基础、神经网络模型、神经控制中的系统辨识、人工神经元控制系统、神经控制系统、模糊神经控制系统和神经控制中的遗传进化训练等内容。《神经网络控制》可作为高等工科院校工业自动化、计算机科学与技术、检测技术与仪器、电子信息、自动控制、电子信息工程等专业高年级学生、研究生教材或参考书，也供专业技术人员、技术管理人员或科技人员参考。《神经网络控制》备有电子教案，免费为教师提供，需要者请向出版社索取。