神经网络控制（神经网络控制结构）

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trol，简称NNC）是一种基于神经网络的智能控制策略，它可以模拟人脑的智能行为，以解决复杂的控制问题。它是一种基于人类大脑神经网络结构的控制策略，可以实现高效的控制、自适应及鲁棒性等优势。由于其可以模拟人脑的智能行为，NNC已经成为各种现代控制系统中的重要组成部分。

1、自适应性强：NNC能够根据外部环境的变化而自动调整控制策略，以满足实际控制需求。

2、鲁棒性好：NNC的自适应性能可以在外部环境发生变化时保持稳定，从而实现高精度的控制。

3、易于实现：NNC可以利用现有的神经网络结构来实现，因此不需要大量的计算量就可以完成控制任务。

4、模型不确定性：NNC可以模拟实际系统的未知特性，从而更好地模拟实际系统的行为。

1、自动驾驶：NNC可以用于自动驾驶，可以实现汽车的自动导航、安全驾驶以及避免碰撞等功能。

2、航空航天：神经网络控制可以用于航空航天领域，包括航空器的航行控制、定点控制、飞行器控制等。

3、智能家居：NNC可以用于智能家居系统，可以根据家庭成员的需求来调整家庭环境，如温度、湿度、空气质量等。

4、机器人：NNC可以用于机器人的行为控制，可以实现机器人的自主行走、跟踪等功能。

神经网络控制是一种基于神经网络的智能控制策略，它可以模拟人脑的智能行为，以解决复杂的控制问题。它具有自适应性强、鲁棒性好、易于实现和模型不确定性等优势，因此已经成为各种现代控制系统中的重要组成部分。NNC在自动驾驶、航空航天、智能家居以及机器人等领域具有广泛的应用前景。

神经网络控制的概念、优势以及应用前景，未来，随着人工智能技术的发展，神经网络控制将发挥更大的作用，为控制系统提供更为智能化的控制策略，为人类的日常生活带来更多的便利。

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