基于深度学习的复杂系统仿人思维控制研究

发布时间：2022-12-05 20:03

　　复杂系统有多个输入、输出,输入、输出量之间一般存在耦合关系,对一些复杂的过程控制系统难以建立数学模型,控制相对复杂.现有控制理论解决复杂系统控制问题,仍然存在不足.仿人思维控制是基于人控制思维和控制智慧的控制方法,它的最大特点是在控制过程中能够实时挖掘控制经验与技巧.深度学习网络可以实现类似人脑边学习、边积累经验功能,将仿人思维控制机理与深度学习网络结合,提出仿人思维深度学习控制网络,用于解决复杂系统控制问题.实验结果表明,仿人思维深度学习控制网络取得良好的控制效果. 

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【文章目录】：
1 复杂系统控制方法
2 仿人思维控制理论简介
3 深度学习简介
4 深度学习与仿人思维控制
5 仿人思维深度学习控制网络
    5.1 网络架构
    5.2 网络的训练与学习
        5.2.1 先验式训练与学习法
        5.2.2 尝试式训练与学习法
        5.2.3 训练学习约束条件
6 实验研究
7 总结


【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习在控制领域的研究现状与展望[J]. 段艳杰,吕宜生,张杰,赵学亮,王飞跃.  自动化学报. 2016(05)
[2]仿人思维控制论[J]. 王培进,白俊平.  烟台大学学报(自然科学与工程版). 2012(04)



本文编号：3710263