神经网络的控制方法
神经网络的控制方法主要体现在以下几个方面：
1. 建模：神经网络可以对难以精确描述的复杂非线性对象进行建模，为控制系统提供非参数化对象模型。
2. 控制器：神经网络可以直接充当控制器，实现反馈控制系统的设计。
3. 优化计算：神经网络可以在传统控制系统中进行优化计算，提高控制效果。
4. 推理和故障诊断：神经网络可以与其他控制方法和优化算法（如模糊控制、专家系统控制及模拟进化优化方法等）相结合，为其提供推理和故障诊断功能。
5. PLC实现神经网络控制：在外部软件中设计并训练神经网络模型，然后将训练好的神经网络模型转换为PLC可导入的格式（如C语言代码或函数库），在PLC中导入转换后的神经网络函数库，调用神经网络预测函数接口实现控制。
神经网络在控制中的应用主要利用了其强大的非线性映射能力，对于单输入单输出和多输入多输出系统均适用。
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