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2 神经网络同步控制的研究现状
2.1 基于神经网络的智能控制一般情况下，神经网络控制系统原则上可分为两大类：一种是基于神经网络的智能控制；另一种是基于传统控制理论的神经控制。基于神经网络的智能控制是由神经网络和其它智能控制方式相融合的控制系统，其形式有以下几种:1）神经网络直接反馈控制这种控制方式使神经网络直接作为控制器文献综述，利用反馈和使用遗传算法进行自学习控制。2）神经网络专家系统控制专家系统在表达知识和逻辑推理方面有较强的优势，而神经网络长于非线性映射和直觉推理,将两者相结合发挥各自的优势,会获得更好的控制效果。3）神经网络模糊逻辑控制模糊逻辑具有模拟人脑抽象思维的特点,而神经网络具有模拟人脑形象思维的特点,在过去十年中,模糊逻辑和神经网络已在理论和应用方面获得独立发展，然而近年来,已把注意力集中到模糊逻辑与神经网络的集成上,因两者结合更有利于抽象和形象思维两方面模拟人脑的思维特点,是目前实现智能控制的重要形式。在此,我们对它们和表1 进行比较。
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