基本信息

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文档摘要

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基于神经网络的预测解耦优化算法：理论、实践与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代控制理论与技术不断发展的进程中，神经网络凭借其强大的非线性映射能力、自学习和自适应特性，在控制领域中逐渐崭露头角并得到了极为广泛的应用。从神经网络的发展历程来看，自20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出MP模型，拉开神经网络研究的序幕，到1957年F.Rosenblatt提出感知机模型，使人工神经网络从理论研究迈向工程实现阶段，再到后来为克服感知机只能处理线性问题的局限，发展出多层前馈神经网络，以及如今深度学习引领神经网络在众多领域取得突破