神经网络与模糊控制优劣？
(2)由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。
(3)基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。
(4)模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。
(5)模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。|||什么是模糊控制？与传统控制理论相比有什么优点？
模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合轮上基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论，它是智能控制的一个重要分支。
与传统控制理论相比，模糊控制有两大不可比拟的优点：第一，模糊控制在许多应用中可以有效且便捷的实现人的控制策略和经验，这一优点自从模糊控制诞生以来就一直受到人们密切的关注；第二，模糊控制不需要被控对象的数学模型即可实现较好的控制，这是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入、输出模糊集及模糊规则中。
所以模糊控制被越来越多的应用于各个领域，尤其是被广泛应用于家电系列中，基于模糊控制的洗衣机就是其中的一个典型实例。|||模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。
模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。|||优点：对于难于建立模型的控制对象不失为一种良好的控制方法。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
模糊控制有哪些优点？
神经网络技术有哪些优点？
神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理，具有自适应自学习功能，能自动掌握环境特征，实现自动目标识别及容错性好，抗干扰能力强等优点。
神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面，因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。
神经网络技术有哪些优点？
神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理，具有自适应自学习功能，能自动掌握环境特征，实现自动目标识别及容错性好，抗干扰能力强等优点。
神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面，因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。
模糊pid控制的优点
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。
PID模糊控制重要的任务是找出PID的三个参数与误差e和误差变化率ec之间的模糊关系，在运行中不断检测e和ec，根据确定的模糊控制规则来对三个参数进行在线调整,满足不同e和ec时对三个参数的不同要求。
存在2种的复杂温度控制器。一种方案是基于增加特殊性能的PID，另一种方案是模糊逻辑控制。
扩展资料：模糊控制的基本原理：为了实现对直线电机运动的高精度控制，系统采用全闭环的控制策略，但在系统的速度环控制中，因为负载直接作用在电机而产生的扰动，如果仅采用PID控制，则很难满足系统的快速响应需求。
由于模糊控制技术具有适用范围广、对时变负载具有一定的鲁棒性的特点，而直线电机伺服控制系统又是一种要求要具有快速响应性并能够在极短时间内实现动态调节的系统，所以本文考虑在速度环设计了PID模糊控制器，利用模糊控制器对电机的速度进行控制，并同电流环和位置环的经典控制策略一起来实现对直线电机的精确控制。
参考资料来源：百度百科-模糊控制参考资料来源：百度百科-模糊PID参考资料来源：百度百科-模糊自适应PID控制。
什么是模糊控制技术？
模糊控制技术是以模糊数学为理论基础的应用技术。
你也许已经注意到，不论在自然界还是人类社会都存在着许多难以精确地、定量地加以描述的事物及特征，因而我们的语言中也有了许多内涵明确而外延不分明的概念和命题，如，好、坏、美、丑、高、矮、老、少等等。
对于计算机来说，这种模糊性是个难以逾越的障碍。
因为计算机是以形式逻辑为基础的，其解决问题的方式是将问题分解为一系列的“是”或“非”(用0或1代表)判断，面对不遵循二值逻辑、允许亦此亦彼现象存在的模糊性，它便无能为力了。
为了使计算机以及以它为主体的现代控制技术能够处理模糊现象，需要将模糊用精确的数学表示出来。1965年，美国加利福尼亚大学的扎德教授最先尝试运用数学的、逻辑的语言描述模糊现象，模糊数学由此而诞生。
模糊数学运用隶属度概念将模糊性量化，例如，对于年轻人，由于一般界定13岁以下为儿童，35岁以上为中年，所以可将13岁和35岁隶属于年轻人的程度表示为0，而将18岁表示为1，用0到1之间的数来表示其他不同程度的年轻：15岁=0.4，16岁=0.6，33岁=0.2，30岁=0.4，28岁=0.5，……，这样，13～35岁构成了“年轻人”这个模糊集合中的各元素，所对应的从0到1之间的数值便是隶属度。
隶属度是以主观经验判断为依据确定的。
借助于隶属度概念可以在模糊集合上进行逻辑推论和逻辑运算，这实际上是将人类所具有的一种高级智力活动——模糊信息处理能力数学化、逻辑化了，从而使得计算机进行类似的模糊信息处理成为可能。
模糊数学理论能让计算机在0到1的多个数值中进行判定，使得计算机所描述的现象更接近于现实；模糊控制技术则使得机器的运行更为准确、有效和符合人们的要求。
今天，模糊控制技术已成为一种具有广泛应用前景的自动化技术，各种应用了模糊控制技术的产品相继出现，如模糊控制的家电(洗衣机、电冰箱、电视等)、汽车等。
应用模糊控制技术的电冰箱，既可以对箱内存放的食品量、开门的频度作出判断，使冰箱始终运行在最经济、合理的状态，还具备“自学”能力，能够记忆最合理的运行工作周期，随时校正不合理的工作状态，是一种低能耗、易操作的新型电冰箱。
模糊控制最有发展前途的应用领域将是人工智能研究，正在进行的模糊人工智能研究已初具成果，一种将模糊逻辑与化工生产的神经网络(神经计算机)相结合的软件已经开发出来。
神经网络可对过去的生产操作数据进行分析，找出真正使化学反应进行的因素，模拟化学反应过程；一旦模拟成功，软件便会自动产生模糊控制生产规则，对实际生产过程实施最优化控制。
这种软件从1990年投入使用，已使500多家化工、造纸和炼油企业的生产效率大大提高。
人工神经网络的特点有哪些
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。
例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三，具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
人工神经网络突出的优点：(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系；(2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；(3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；(4)可学习和自适应不知道或不确定的系统；(5)能够同时处理定量、定性知识。
希望我的回答可以帮到您哦。
神经网络技术的意义是怎样的？
神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理，具有自适应自学习功能，能自动掌握环境特征，实现自动目标识别及容错性好，抗干扰能力强等优点。
神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面，因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。
经典控制理论与模糊控制理论的特点、区别及关系是什么？
1）它是一种非线性控制方法，工作范围宽，适用范围广，特别适合非线性系统的控制。（2）它不依赖于对象的数学模型，对无法建模或很难建模的复杂对象，也能利用人的经验知识来设计模糊控制器完成控制任务。
而传统的控制方法都要已知被控对象的数学模型，才能设计控制器。（3）它具有内在的并行处理机制，表现出极强的鲁棒性，对被控对象的特性变化不敏感，模糊控制器的设计参数容易选择调整。
算法简单，执行快，容易实现。不需要很多的控制理论知识，容易普及推广。正因为模糊控制具有以上显著的优点，很多国际著名的专家学者指出：“模糊控制是21世纪的控制技术”，将有非常广阔的发展前途和产品市场。
