王嘉佳

【摘 要】人工神经网络是目前发展较迅速的交叉学科，神经网络可以用来计算复杂的输入和输出之间的关系。文中把Matlab的神经网络工具箱与Simulink合理结合，完成神经网络控制系统的计算仿真。

【关键词】计算机神经网络 Matlab 应用

近年来，大多控制系统的高品质控制都少不了对系统的仿真进行研究。根据仿真研究可以优化设定的控制参量，因此，控制系统的模拟与仿真一直是研究的重点。通常来说，控制系统进行计算机仿真必须首先创建系统模型，之后根据模型设定仿真城西，充分运用计算机对其进行动态模拟并展示结果。本文以计算机神经网络为研究视角，介绍了人工神经网络及BP网络模型，提出设计基于Simulink控制系统及动态仿真。

一、简述人工神经网络

人工神经网络又被称为神经网络，是由人脑结构的启发之下创建的计算模型，人工神经网络不单单是高度非线性动力学系统，也是自适应组织系统。神经网络的主要特征表现在他的学习、组织及容错能力方面。神经网络可以采用被训练的状态实现特定任务，从而为系统提供独具代表性的描述问题样本，就是其可以成组的输入、输出样本，神经网络可以推测出输入与输出数据之间的关系。等到训练完成之后，神经网络又能永凯训练和识别任意样本之间相似的新数据。同时，神经网络也能对不完整或存在噪音的数据进行识别，这一特征被广泛使用到预测、诊断、控制方面。……