学习神经网络的入门书籍

神经网络作为智能控制技术的一个主要分支，在当前技术领域内扮演着极其重要的角色。智能控制技术涉及将复杂的控制问题简化为可管理的任务，其应用范围广泛，从精确导航控制、智能机器人、深海石油钻机的监测监控到智能过程控制和制造系统等。要想深入理解神经网络，首先需要掌握智能控制技术的基本概念和控制系统分类。 智能控制被定义为能有效获取、传递、处理、再生和利用信息，以达到任意给定环境下预定目的的能力，而神经网络作为实现智能控制的一种方式，其核心在于模拟人脑的信息处理过程。智能控制的三元交互结构通常由人工智能、自动控制和运筹学共同构成，它们分别对应于知识处理系统、系统动力学特性和定量优化方法。智能控制系统的三个基本要素分别是信息感知、反馈和决策。信息感知负责获取外界信息，反馈机制用于调整系统响应，而决策则是基于信息感知和反馈进行控制行为的选择。 与传统控制相比，智能控制能适应更为复杂和不确定的环境。传统控制方法多依赖于精确的系统模型，例如单输入单输出系统设计，而智能控制能结合模糊逻辑、专家系统、遗传算法和神经网络等手段，在线推理和动态调整控制策略，从而达到接近最优的控制效果。智能控制系统的特征还包括其动态适应性，能够应对包括复杂非线性系统在内的广泛应用，而传统控制则更适合于模型确定的线性系统。 在神经网络控制中，噪声信号的处理是不可或缺的一环。噪声及其产生方法是神经网络控制或建模过程的先导知识。因此，了解如何在MATLAB环境中产生噪声信号并进行仿真，对于神经网络的学习和应用至关重要。此外，语义网络和Petri网的知识表示法也常用于智能控制系统中，以实现对复杂系统行为的智能描述和管理。 在学习神经网络的入门阶段，了解智能控制技术的基础是构建系统认知的基石。通过掌握智能控制的基本概念、系统的分类和发展，以及智能控制系统特征，可以为学习神经网络打下坚实的基础。学习者应从智能控制的定义和基本要素出发，理解智能控制系统的设计理念和应用背景。同时，要清晰区分传统控制与智能控制的不同，尤其是控制策略上的差异，掌握智能控制系统如何通过模拟人的智能行为进行决策，以及在控制策略上的灵活性和适应性。 对于神经网络的学习者来说，本章提供了一个全面的入门视角，从基础理论到实际应用案例，帮助学习者逐步建立对智能控制和神经网络的认识，为深入研究和实际应用打下坚实的基础。通过阅读本章内容，学习者可以对智能控制系统的设计、构建和优化有一个宏观的了解，为进一步学习更高级的神经网络理论和技术奠定基础。