将介绍本文涉及到的这三种智能控制方法:1.神经网络控制人工神经网络(works,简称NN)简称“神经网络”,它的主要结构与功能是对人脑神经网络进行抽象独立与模拟[5]。神经网络基于对人脑智能的考虑,实现对新的信息的表示、存储与处理形式。在高速发展的科学技术之中神经网络是一个颇为引人注目的热点。近年来神经网络是多门学科交叉处的新学科,这使神经网络显得格外的活跃。神经网络的普遍是利用基本处理单元(普遍称为神经元)作为节点,然后以此构成所需要的网络拓扑结构。这种拓扑结构构成信息处理系统,而这种信息处理系统通常规模大、具有非线性、并行处理的特点。同时该信息处理系统是一中输入与输出之间高度非线性的映射网络,并且可以以所需要的精度去逼近任何一个连续非线性的函数映射关系,而做到这一切仅仅只需要一个多层神经网络。在当前社会,神经网络在生产生活中应用极其的广泛尤其对自动化领域、信息处理、工程应用、医学研究领域的发展影响巨大。2.遗传算法根据达尔文所研究提出的进化论之中的自然选择以及遗传机制而提出的遗传算法,该算法利用模拟物竞天择、适者生存的生物进化的法则来实现最优解寻求的办法[6]。在进行计算的过程之中,第一步是形成所需要的初始群体,接着再一个一个地搜索问题的最优个体,直到我们所搜寻的结果符合收敛判据或者符合预先设定的迭代次数才会结束。在达尔文提出的进化论中指出,任何一种物种在其进化的过程之中都是对环境的适应程度越来越高,每一个物种所具有的基本特征都是会被其后代所保留和发展下去,然而该物种的后代与父代的基本特征也并不是完全相同的。如果这种基本特征能够让该物种适应新的环境则会被继承发展下去,如若不然,则会被遗弃。遗传学指出,任何一个基因都有其特殊的位置而且能够影响控制某个特别的性质。在一些情况下发生的杂交以及突变会使得该物种产生能够更加适应环境的基因,而这种适应值高的基因将会被保留下去。-3-
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