智能控制实验报告-北航研究生课程-机械臂回零+神经网络+模糊控制(8)

可见，该BP神经网络的识别率非常高。 对BP神经网络的应用前景的展望分析：

近年来, 人工神经网络无论在理论研究上, 还是在实际应用中, 都取得了突飞猛进的发展。但必须清醒地认识到,人工神经网络只是对人脑的简单模拟, 尚有许多问题有待解决。为了改善人工神经网络的应用, 解决各学科中存在的大量不确定性和模糊性问题, 可以采取以下3 条途径:

1)与专家系统相结合, 实现符号处理与数值处理相结合, 使知识的提取、存储、推理和解释更接近人脑;

2)把不同类型的人工神经模型以不同形式组合在一起, 构成一个新的综合性人工神经系统;

3)将模糊数学、数理逻辑、拓扑数学等结合到人工神经网络的学习规则中, 使其具有求解不确定性、模糊性和似然性推理等问题的能力。

此外, 研究人工神经网络硬件芯片以提高运行速度也是有待解决的重要问题。随着大规模集成电路、光学与分子器件的发展、人工神经计算机的研制, 人工神经网络必将会得到越来越广泛的应用和迅猛发展。

体会及建议

智能控制实验这门课老师首先是通过给我们讲解平面关节机器人的工作台的相关原理，然后是现场实验的实际操作，让我们真正体会到了什么叫智能控制。紧接着就是回零程序的编制，尽管不懂的东西很多，但是在老师的指导下，还是真正意义上体验了控制卡片的编辑，了解对机构实现智能控制的程序设计思路。

后来的两次实验课分别是实现模糊控制和基于BP神经网络的图像识别。作为一名非自动化专业、非计算机类专业的学生，在没有接触过这些知识的背景下去完成这样的任务是有难度的。花了不少时间，基本把这两块的知识脑补了，但是还是没能很好地实现设计过程，更多的是进行参考和修改。尤其是BP 神经网络的图像识别，到现在原理还是没能真正明白，今后需要花时间去把它真正地理解才能在以后的科研和工作中派上用场。

总而言之，刘中老师的智能控制实验这门课给我带来了前所未有的体验，锻

炼了自己自主学习的能力，更重要的是通过这门课拓展了自己的视野。

整个课程的模块设置都很棒，没有什么建议。再次感谢刘老师带领我们了解了智能控制领域多彩的世界！