1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....图中的神经辨识器用于充分逼近被控对象的动态模型，相当于正向模型。神经网络控制器不是直接学习被控对象的逆模型，而是间接地学习被控对象的逆动态特性。参考模型对象神经控制器参考模型对象神经控制器神经辨识器图神经内膜控制结构图在神经网络内模控制系统中，神经辨识器作为被控对象的近似模型与实际对象并行设置，它们的差值用于反馈，同期望的给定值之差经线性滤波器处理后，送给神经网络控制器，经过多次训练，它将间接地学习对象的逆动态特性。此时，系统误差将趋于零。神经网络预测控制由于神经网络可以精确描述非线性动态过程，因此，可用神经网络设计预测控制系统。预测控制是近年来发展起来的类新型计算机控制算法，它利用内部模型预测被控对象未来输出及其与给定值之差，然后据此以种优化指标计算当前应加于被控对象的控制量，以期使未来的输出尽可能地跟踪给定参考轨线......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....神经控制，神经模型参考自适应控制，神经内膜控制等等神经网络自校正控制神经自校正控制结构如图，它由两个回路组成自校正控制器与被控对象构成的反馈回路神经网络辨识器与控制器设计，以得到控制器的参数。这种方案的设计思想是利用神经网络辨识器的计算估计能力对常规控制器参数进行约束优化求解,从而实现对常规控制器的参数或结构进行调整。方框图如下图神经自校正控制结构图可见，辨识器与自校正控制器的在线设计是自校正控制实现的关键。神经网络控制。控制要取得好的控制效果，就必须通过调整好比例积分和微分三种控制作用在形成控制量中相互配合又相互制约的关系，这种关系不定是简单的线性组合，从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的关系。神经网络所具有的任意非线性表示能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的控制。方框图如下图神经控制结构图对于般神经常采用算法......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....实现权值的实时调整。对上面的算法流程进行总结我们可以的出下面的算法流程图图网络算法流程图本章小结本章主要介绍了神经网络的基础知识，其中包括神经元模型，学习方式和学习规则等，在了解了神经网络的基础上，进步介绍了本论文要用到的神经网络，包括其结构，前向和反向传播算法及实现步骤。初始化权值值值给定输入和输出样本求隐含层输出层各节点输出求目标值与实际输出的偏差计算反向误差修正权值学习结束结束是否第三章基于神经网络的控制般来说，基于神经网络的控制器的典型结构主要有两种，种是基于神经网络的整定控制，即把神经网络的输出作为控制器的比例，积分和微分。另种是把神经网络的权值做为比例，积分和微分。本章将详细介绍基于神经网络的自整定控制算法，即把神经网络的输出作为控制器的比例，积分和微分，然后对电厂主汽温系统进行设计，并在上进行仿真......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....需要变换出相对于该式中网络此刻实际输出关系，因此而其中的其中的表示节点的第个输入。所以将代入式，可以得到令式中为第个节点的状态对的灵敏度。由式和式可以得到以下分两种情况计算若为输出层节点，即由式和可得所以可得此时应该按照下列公式进行调整式中为学习速率。若不为输出层神经元，即此时式为其中式中是节点后边层的第个节点，是节点的第个输入。当时，将式和代入......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....广泛应用在电力，化工，机械等各行各业，并取得了比较好的控制效果。国内外研究现状随着现代工业过程的日益复杂，经典现代控制理论面临严峻挑战，例如被控系统越来越巨大，存在多种不确定因素，存在难以确定描述的非线性特性，而控制的要求越来越高如控制精度稳定性容错实时性等，因此人们直在探索如何使控制系统具有更高的智能，使之能够适应各种控制环境。而神经网络源于对人脑神经功能的模拟，它的些类似人的智能特性有可能被用于解决现代控制面临的些难题。因此，从世纪年代起，人们就开始研究神经网络在控制中的应用了，取得了定效果。目前，随着神经理论的发展和新算法的相继提出，神经网络的应用越来越广泛。从神经网络的基本模式看,主要有前馈型反馈型自组织型及随机型神经网络。这四种类型各自具有不同的网络模型前馈网络中主要有网络及网络反馈网络主要有网络自组织网络主要有网。当前......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....误动作影响小便于编程序实现。基于神经网络的整定原理控制要取得好的控制效果，就必须通过调整好比例积分和微分三种控制作用,在形成控制量中相互配合又相互制约的关系。神经网络具有逼近任意非线性函数的能力，而且结构和学习算法简单明确。可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的控制。采用神经网络，可以建立参数自学习的神经控制。器由两部分组成经典的控制器直接对被控对象进行闭环控制，仍然是靠改变三个参数来获得满意的控制效果。神经网络根据系统的运行状态，调节控制器的参数，以其达到种性能指标的最优化。采用如图的系统结构，即使输出层神经元的输出状态对应于控制器的三个可调参数，通过神经网络的自身学习加权系数调整，从而使其稳定状态对应于种最优控制规律下的的控制器各个参数。采用基于神经网络的控制的系统结构如下图所示图基于神经网络的控制结构图上图中的神经网络选如图的形式，采用三层结构个输入层，个隐含层......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....控制算式的表达式式中，比例系数，积分时间常数，微分时间常数。写成传递函数形式当采样周期较小时，可以用求和代替积分，用差商代替微分，即做如下近似变换来离散化式中，为采样序号为采样周期。由上式可得离散的表达式为此式称为的位置算式。位置算式使用不方便，累加偏差不仅要占大量的内存空间，而且也不便编写程序。最好能转换成种递推的形式。为此提出了增量式。所谓增量式是指数字控制器输出只是控制量的增量，当执行机构需要的是控制量的增量时，应采用增量式控制。根据递推原理可得用式减式，可得增量式控制算法式进步可改写为式中，，，用增量式控制算法有以下优点增量算法不需要累加......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....而且结构和学习算法简单明确。通过神经网络的自身学习加权系数调整，从而使其稳定状态对应于种最优控制律下的控制器参数。神经网络模型参考自适应控制神经网络模型参考自适应控制,将神经网络同模型参考自适应控制相结合，就构成了神经网络模型参考自适应控制，其系统的结构形式和线性系统的模型参考自适应控制系统是相同的，只是通过神经网络给出被控对象的辨识模型。根据结构的不同可分为直自校正控制器被控对象神经辨识器控制器设计控制器被控对象神经网络接与间接神经网络模型参考自适应控制两种类型，分别如图中和所示。间接方式比直接方式中多采用个神经网络辨识器，其余部分完全相同。图神经模型参考自适应控制结构图神经控制器的权重修正目标是使过程输出最后以零误差跟踪参数模型输出。对于直接方式，由于未知的非线性对象处于误差和神经控制器的中间位置，给参数修正造成困难。为了避免这问题，增加神经辨识器，变为间接方式......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....ˆ图神经预测控制结构图这种算法的基本特征是建立预测模型方便，采用滚动优化策略和采用模型误差反馈校正，预测模型根据系统的历史信息和选定的未来输入，预测系统未来的输出。根据预测模型的输出，控制系统采用基于优化的控制策略对被控对象进行控制。,输出层的第个神经元的总输出为,式中，为隐层到输出层加权系数，为输出活化函数。以上工作在神经网络工作时，就可以完成了次前向传播的计算。神经网络的反向传播计算假设，神经网络的理想输出为，在前向计算中，若实际输出与理想输出不致，就要将其误差信号从输出端反向传播回来，并在传播过程中对加权系数不断修正，使输出层神经元上得到所需要的期望输出为止。为了对加权系数进行调整，选取目标函数为以误差函数减少最快方向调整，即使加权系数按误差函数的负梯度方向调整，使网络逐渐收敛。按照梯度下降法......”。