以神经网络控制系统的结构有哪几种(神经网络控制系统结构分类)

神经网络控制系统是一种基于神经网络的控制系统，它具有自适应性、非线性、鲁棒性等特点，可以被广泛应用于各种控制领域。神经网络控制系统的结构是神经网络控制系统设计的重要组成部分，本文将介绍神经网络控制系统结构的分类。

前馈神经网络控制系统结构

前馈神经网络控制系统结构是一种最基本的神经网络控制系统结构，它的输入信号直接作用于神经网络的输入层，输出信号直接从神经网络的输出层输出。前馈神经网络控制系统结构简单，容易实现，但是对于复杂的非线性系统，其控制效果可能不佳。

反馈神经网络控制系统结构

反馈神经网络控制系统结构是一种基于反馈控制的神经网络控制系统结构，它的输入信号经过反馈控制后再作用于神经网络的输入层，输出信号经过反馈控制后再从神经网络的输出层输出。反馈神经网络控制系统结构具有较好的控制效果，但是其结构比较复杂，需要较高的计算能力。

模型参考自适应神经网络控制系统结构

模型参考自适应神经网络控制系统结构是一种基于模型参考自适应控制的神经网络控制系统结构，它通过引入模型参考信号，使神经网络控制系统具有更好的控制精度和鲁棒性。模型参考自适应神经网络控制系统结构具有较好的控制效果，但是其结构比较复杂，需要较高的计算能力。

自适应神经网络控制系统结构

自适应神经网络控制系统结构是一种基于自适应控制的神经网络控制系统结构，它通过引入自适应机制，澳门金沙捕鱼官网使神经网络控制系统具有更好的自适应性和鲁棒性。自适应神经网络控制系统结构具有较好的控制效果，但是其结构比较复杂，需要较高的计算能力。

混合神经网络控制系统结构

混合神经网络控制系统结构是一种基于多种神经网络结构组合的神经网络控制系统结构，它可以充分利用各种神经网络结构的优点，达到更好的控制效果。混合神经网络控制系统结构具有较好的控制效果，但是其结构比较复杂，需要较高的计算能力。

多模型神经网络控制系统结构

多模型神经网络控制系统结构是一种基于多模型控制的神经网络控制系统结构，它通过引入多个模型，使神经网络控制系统具有更好的控制精度和鲁棒性。多模型神经网络控制系统结构具有较好的控制效果，但是其结构比较复杂，需要较高的计算能力。

基于模糊神经网络的控制系统结构

基于模糊神经网络的控制系统结构是一种基于模糊控制和神经网络控制相结合的控制系统结构，它通过引入模糊控制和神经网络控制，使神经网络控制系统具有更好的控制精度和鲁棒性。基于模糊神经网络的控制系统结构具有较好的控制效果，但是其结构比较复杂，需要较高的计算能力。

神经网络控制系统结构是神经网络控制系统设计的重要组成部分，本文介绍了前馈神经网络控制系统结构、反馈神经网络控制系统结构、模型参考自适应神经网络控制系统结构、自适应神经网络控制系统结构、混合神经网络控制系统结构、多模型神经网络控制系统结构、基于模糊神经网络的控制系统结构等七种神经网络控制系统结构，读者可以根据实际需求选择合适的控制系统结构。