多種結構神經網絡控制1多種結構神經網絡控制1神經網絡控制的多種結構神經直接自校正控制

2神經網絡控制的多種結構神經直接自校正控制2神經網絡控制的多種結構神經間接自校正控制由神經辨識器NNI在線估計對象參數，用調節器（或控制器）實現參數的自動整定相結合的自適應控制。

3神經網絡控制的多種結構神經間接自校正控制3神經網絡控制的多種結構

神經PID控制由辨識器NNI在線辨識對象，對控制器NNC的權系進行實時調整，使系統具有自適應性，從而達到控制目的。4神經網絡控制的多種結構神經PID控制4神經網絡控制的多種結構神經直接模型參考自適應控制構造一個參考模型，使其輸出為期望輸出，控制的目的是使y跟蹤yM。5神經網絡控制的多種結構神經直接模型參考自適應控制5神經網絡控制的多種結構神經間接模型參考自適應控制構造一個參考模型，使其輸出為期望輸出，控制的目的，是使y跟蹤yM。對象特性非線性、不確定、不確知時采用。

6神經網絡控制的多種結構神經間接模型參考自適應控制6神經網絡控制的多種結構神經內模控制具有結構簡單、性能良好的優點。神經內模控制7神經網絡控制的多種結構神經內模控制神經內模控制7神經網絡控制的多種結構

PID神經網絡單變量控制

PID神經網絡控制器NNC與單變量對象一起作為廣義網絡，不需辨識復雜的非線性被控對象，可對其實現有效的控制。PID神經網絡單變量控制結構8神經網絡控制的多種結構PID神經網絡單變量控制PID神經神經網絡控制的多種結構

PID神經網絡多變量控制

PID神經網絡控制器NNC與多變量對象一起作為廣義網絡，不需辨識復雜的非線性被控對象，可對其實現有效的控制。9神經網絡控制的多種結構PID神經網絡多變量控制9神經網絡控制的多種結構CMAC直接逆運動控制

CMAC用于逆運動控制例——機械手控制問題。10神經網絡控制的多種結構CMAC直接逆運動控制10神經網絡控制的多種結構CMAC前饋控制由CMAC實現前饋控制，由常規控制器實現閉環反饋控制，整個控制結構是前饋反饋控制。

11神經網絡控制的多種結構CMAC前饋控制11神經網絡控制的多種結構動作—評價學習神經控制

依據被控對象的當前狀態與再勵反饋信號，給出評價信號，對當前的控制進行評價，確定下步的控制。12神經網絡控制的多種結構動作—評價學習神經控制12神經網絡控制的多種結構

神經預測控制預測控制是一種基于模型的控制,特點：預測模型、滾動優化和反饋校正。神經預測控制由神經網絡實現預測模型NNP。13神經網絡控制的多種結構神經預測控制13結束14結束14多種結構神經網絡控制15多種結構神經網絡控制1神經網絡控制的多種結構神經直接自校正控制

16神經網絡控制的多種結構神經直接自校正控制2神經網絡控制的多種結構神經間接自校正控制由神經辨識器NNI在線估計對象參數，用調節器（或控制器）實現參數的自動整定相結合的自適應控制。

17神經網絡控制的多種結構神經間接自校正控制3神經網絡控制的多種結構

神經PID控制由辨識器NNI在線辨識對象，對控制器NNC的權系進行實時調整，使系統具有自適應性，從而達到控制目的。18神經網絡控制的多種結構神經PID控制4神經網絡控制的多種結構神經直接模型參考自適應控制構造一個參考模型，使其輸出為期望輸出，控制的目的是使y跟蹤yM。19神經網絡控制的多種結構神經直接模型參考自適應控制5神經網絡控制的多種結構神經間接模型參考自適應控制構造一個參考模型，使其輸出為期望輸出，控制的目的，是使y跟蹤yM。對象特性非線性、不確定、不確知時采用。

20神經網絡控制的多種結構神經間接模型參考自適應控制6神經網絡控制的多種結構神經內模控制具有結構簡單、性能良好的優點。神經內模控制21神經網絡控制的多種結構神經內模控制神經內模控制7神經網絡控制的多種結構

PID神經網絡單變量控制

PID神經網絡控制器NNC與單變量對象一起作為廣義網絡，不需辨識復雜的非線性被控對象，可對其實現有效的控制。PID神經網絡單變量控制結構22神經網絡控制的多種結構PID神經網絡單變量控制PID神經神經網絡控制的多種結構

PID神經網絡多變量控制

PID神經網絡控制器NNC與多變量對象一起作為廣義網絡，不需辨識復雜的非線性被控對象，可對其實現有效的控制。23神經網絡控制的多種結構PID神經網絡多變量控制9神經網絡控制的多種結構CMAC直接逆運動控制

CMAC用于逆運動控制例——機械手控制問題。24神經網絡控制的多種結構CMAC直接逆運動控制10神經網絡控制的多種結構CMAC前饋控制由CMAC實現前饋控制，由常規控制器實現閉環反饋控制，整個控制結構是前饋反饋控制。

25神經網絡控制的多種結構CMAC前饋控制11神經網絡控制的多種結構動作—評價學習神經控制

依據被控對象的當前狀態與再勵反饋信號，給出評價信號，對當前的控制進行評價，確定下步的控制。26神經網絡控制的多種結構動作—評價學習神經控制1