神经网络控制属于哪个阶段

A. 什么是神经网络控制

神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

B. 神经网络在训练阶段和预测阶段对硬件的需求有什么不同

神经网络在训练阶段和预测阶段对硬件

C. 神经网络控制问题

close all,clear;clc
tic
P=[a1;a2;a3;a4]; %将a1,a2,a3,a4中的数据写成一行，每个数据间用空格
%隔开替换这里的a1,a2,a3,a4。数据长度必须一样
T=b1; %同上
% P=[1 2 3;2 3 4;3 4 5;4 5 6];
% T=[5 5 5];
[P,minp,maxp] = premnmx(P); %数据归一化
R=4,S1=6,S2=1;
net=newcf(minmax(P),[4,1],{'logsig','purelin'},'trainscg'); %创建两层前向回馈网络
net.trainParam.epochs=2000; %训练次数
net.trainParam.goal=0.1e-003; %误差精度;
net.trainParam.lr = 0.5;
[net]=train(net,P,T); %训练网络
Y=sim(net,P); %Y为输出的逼近值
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D. 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。

E. 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。

F. 神经网络控制的主要作用有哪些

您好
神经网络好处不是说它有什么好的特性易于控制，而是当人们遇到传统的控制方法控制效果的不好的非线性、不确定对象的问题，即人们面临控制对象难以建模的时候，神经网络强大的作用就显现出来了。主要的网络有BP,RBF,ART等神经网络，这三种网络机构原理各不相同，你用网络文库，里面有相应的介绍。

G. 神经网络控制的主要定义

神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。
神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。
在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。
神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。

H. 神经网络控制系统概念最早是什么时候提出来有没有经典的案例介绍

1943年，McCulloch与Pitts合作提出了第一个神经计算模型，简称MP模型。

典型反馈网络——Hopfield网络

美国物理学家Hopfield提出了离散型Hopfield神经网络和连续型Hopfield神经经网络，引入“计算能量函数”的概念，给出了网络稳定性判据，尤其是给出了Hopfield神经网络的电子电路实现，开拓了神经网络用于联系那个记忆和优化计算机的新途径。

【资料来源】：中国自动化网CA800

I. 神经网络控制系统特点是什么

它本身还有好多分子，网络的描述我就不说了
说点自己的感悟
自适应，并拥有一定的学习能力。本身是黑箱的，可以不需要对被控对象建模（有点像pid）