动态模糊神经网络的缺点，动态神经网络模型

摘要： 今天给各位分享动态模糊神经网络的缺点的知识，其中也会对动态神经网络模型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录一览：1、使用大林和pid算法...

今天给各位分享动态模糊神经网络的缺点的知识，其中也会对动态神经网络模型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、使用大林和pid算法分别对温度控制系统进行控制各自有什么优缺点
• 2、人工神经网络的发展
• 3、学习步长对神经网络训练有什么影响
• 4、神经网络优缺点,

使用大林和pid算法分别对温度控制系统进行控制各自有什么优缺点

1、ppipdpid各自特点如下：P控制器是最简单的控制算法，它根据误差大小与设定值之差的比例来计算控制量，但是不能消除稳态误差。PI控制器在P控制器的基础上加入了积分环节，可以消除稳态误差，但容易产生超调。

2、优点：原理简单，使用方便，适应性强的特点。缺点：制时精度低、抗干扰能力差等缺点。

3、温度PID控制系统属于闭环控制，加热设备可以工作在不同的功率下，理论上可以实现实际温度与设定温度无误差控制。位式控制温度有波动，设备启动、停止较频繁，但是，控制简单，可靠性高，设备成本低，应用广泛。

4、停止加热，区域可以自由设定；同PID控制系统不同，后者属于线性控制系统，控制的物理量是：大小、多少、高低、快慢。PID系统还可以做到无静差。位式控制具有接线简单、可靠性高成本低廉的优点，但调节速度较慢，过冲量较大。

5、其主要优点是结构简单、价格便宜、容易维修；缺点是精度低，容易受环境变化（例如电源波动、温度变化等）的干扰。

6、过程不同：控制系统的工作过程是离不开人的参与。

人工神经网络的发展

1、人工神经网络发展的第一次***是1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系。拓展知识：人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。

2、在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。

3、1943年神经科学家warren McCulloch和数学逻辑家Walter Pitts提出MP神经元模型。 1957年美国康奈尔航空实验室的Frank Rosenblatt在MP模型的基础上发明了一种叫做“感知器”的神经网络算法，并在一台IBM-704上成功实现。

4、人工神经网络早期的研究工作应追溯至上世纪40年代。下面以时间顺序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。

5、人工神经网络的概念； 人工神经网络的发展历史； 人工神经网络的特点； 人工神经网络的结构。 。

6、光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

学习步长对神经网络训练有什么影响

1、学习率太大有何影响 首先我们要认识到学习率过大，自然第一反应就是学习的速度或者说忽略了某些阶段直接学到了下一个阶段的东西，这对于计算机来说是不可取的，特别是用于神经网络之中。

2、而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。

3、从误差曲面可以看出，在平坦区域内η太小会使训练次数增加，因而希望增大η；而在误差变化剧烈的区域，η太大会因调整量过大而跨过较窄的“坑凹”处，使训练出现振荡，反而使迭代次数增加。

4、是的。只不过步长是用的最优化中的概念，用学习速率更好理解。

5、卷积神经网络训练次数不是越多越好。训练次数越多不能说明越精确，精度主要决定于几个重要参数，隐含层节点数，传递函数的设置，还有目标值和学习效率等等，训练时也会出现过拟合现象，随着训练次数增多反而误差越大。

6、步长其实就是学习率。用来控制每一步网络权值改变量的大小。

神经网络优缺点,

优点。径向基神经网络非线性拟合能力强，全局最优逼近；局部接受特性使得决策时含有距离的概念，学习规则简单、[_a***_]结构紧凑、结构参数可实现分离学习，收敛速度快，便于计算机实现。缺点。

四）人工神经网络方法的优缺点 人工神经网络方法与其他方法相比具有如下优点：（1）它是利用最优训练原则进行重复计算，不停地调试神经网络结构，直至得到一个相对稳定的结果。

神经网络：优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强，分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。

一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

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