#xin读研日记# 研究生第77天 C+
最优控制写完了最后五个题目，平均一个题目一小时，昨天做的题目有几个协态方程写错了，右边没有加负号，3.6 3.10 3.25 3.27目前存在问题。智能控制看了hopfield神经网络的稳定性、连续型的Hopfield神经网络，Hopfield神经网络用于优化计算、RBF神经网络、神经网络控制的优越性和分类。
（1）S为某一离散神经网络，W为其权系数矩阵（对称），若S工作在串行模式，当W的对角的元素非负，则S总是收敛于稳定状态；若S工作与并行模式，S总是收敛于稳定状态或Hamming距离小于2的能量环。
（2）连续型Hopfield网络与离散型类似，不同之处在于用Sigmoid函数代替原来的符号函数或者门限函数，推导了能量衰减的式子。用于优化计算时关键在于将实际问题转化成能量函数，求解得到的并非最优，但 已经十分接近最优。
（3）RBF神经网络是三层前行传播网络，节点激活函数采用径向基函数，一般非线性函数采用高斯函数。在MATLAB可以用newrbe和newrb直接构建径向基神经网络。
（4）神经网络控制可以处理难以用模型或规则描述的过程或系统，采用分布式处理，具有很强的容错性，且能够解决输入信息之间的互补性与冗余性。控制器包括导师指导下的控制器、逆控制器、自适应控制器、前馈控制结构、自适应评价网络、混合控制系统。

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【一种增强型RBF-PID自整定控制器的开发】比例积分微分控制，简称PID控制，是最早发展起来的控制策略之一，已在供热系统中得到了广泛的应用。为了提高PID控制的精度和鲁棒性，有研究人员提出了径向基函数神经网络的自整定PID控制器(RBF-PID)。本文开发并报告了一种增强的径向基函数神经网络的自整定PID (e-RBF-PID)控制器，以实现更高的节能控制，并通过对水加热系统的实验，验证了该控制器的优越性。实验结果表明，所研制的e-RBF-PID控制器稳定时间短、能耗低、控制精度高。相关研究论文已发表在《Journal of Building Construction and Planning Research》上。DOI: 10.4236/jbcpr.2021.94017

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