板形模式识别与控制的智能方法研究的综述报告.docx

该【板形模式识别与控制的智能方法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【板形模式识别与控制的智能方法研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。板形模式识别与控制的智能方法研究的综述报告板形模式识别与控制是一种重要的工程应用领域,它的目的是通过研究对象板表面形变的变化情况,确定板形模式,并采取相应的控制手段,以达到精确控制板形的目的。在这个领域中,智能方法是一种引人注目的研究方向。智能方法是指通过计算机模拟人类认知的方式解决实际问题的方法。它主要包括人工神经网络、遗传算法、粒子群优化、模糊逻辑等技术。这些方法具有自适应性、非线性、并行性等特点,很适合板形模式识别与控制的研究。人工神经网络(work,ANN)是模拟人脑神经元之间相互连接的一种算法。它能够通过学****样本的方式,自适应地调整权值参数,学****并泛化出输入与输出之间的映射关系。在板形模式识别与控制中,ANN被广泛应用于模式识别与预测,如利用ANN实现板形预测、控制等。遗传算法(icAlgorithm,GA)是一种模拟自然进化的全局搜索算法。在板形模式识别与控制中,GA常用于寻求最优解。例如,通过对相应的目标函数进行优化来寻求最优控制参数。粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种集群智能算法。其基本思想是模拟粒子在空间中的移动与交互,以寻求最优解。在板形模式识别与控制中,PSO被广泛应用于板形的控制与优化。模糊逻辑(FuzzyLogic)是一种模糊推理的方法。它能够处理难以准确量化的事件,因此被广泛应用于微观或者非确定性问题。在板形模式识别与控制中,模糊逻辑常用于建立板面微观模型,或者是模糊控制器的设计。总之,在板形模式识别与控制的领域中,智能方法具有很强的灵活性、适应性、自适应性等优点,因此它被认为是未来该领域研究的重要方向。