1、“.....无论是在理论上还是在应用上都取得了令人瞩目的成果，尤其是它为解决复杂系统，非线性系统和模型未知系统的控制问题提供了条新思路神经网络在控制领域的应用主要得益于它对非线性函数的逼近能力，神经网络控制基于其显著的学习能力，不断修正神经元之间的连接权值，并离散存储在连接网络中，因而对非线性系统和难以建模的系统具有赶女的映射能力。神经网络控制现在是门非常活跃的课题，其研究热点主要有利用神经网络的逼近能力，解决复杂系统的辨识状态估计建模等难题。利用神经网络的自学习自组织能力，提高对严重不确定性系统动态特性的适应能力。利用神经同络的联想功能，对各种信息进行识别诊断记忆分类。定性或定量研究神经网络控制系统的稳定性收敛性等理论问题，以保证神经网络控制系统能够可靠稳定地正常运行。提高神经同络实时在线控制能力。研究神经网络与顺序排成列，设它为，然后从和提出了神经网络模型......”。

2、“.....取得了良好的效果。年等将神经网络用于小车倒立摆系统的控制，也取得了成功。年代后期，神经网络控制随着科学的入也必然会带动其他相关学科的发展。许多现代科学理论的创导者对脑的功能和神经网络都有着强烈的兴趣，并从中得到了不少启示，创造或发展了许多新理论。神经同络控制研究历史及现状神经网络控制的研究始于世纪年代供了个良好的机会来发展和验证大脑的作原理。神经网络理论的发展，在神经科学中推动了理论神经科学的产生和发展，为计算神经科学提供了必要的理论和模型，神经时络姓在许多学科的基础上发展起来的，它的研究的深，早在四五十年代神经系统的功能就已经引起这些现代科学理论开拓者的兴趣，并对他们各自理论的创立做出了贡献。建立在认知过程信息处理的徽结构理论之上的神经网络作为人的认知过程的种定量描述，为神经科学家提书专门讨论了动物和机器的控制和通信问题。信息论的奠基人香农也曾探索过人的智力放大问题......”。

3、“.....因此曾多次谈到计算机和大脑在结构和功能上的异同，对它们从元件特性到系统结构进行了详尽比较。和提出二〇年六月十日星期六的形式神经元模型导致了有限自动机理论的发腥。维纳的许多可喜的进展，这些智能研究成果的取得不仅对智能机器研究本身具有重要的意义，而且推动了大批相关学科的发展。智能研究的历史至少可以追溯到年代人工智能的初创期，更早些可咀追溯到图灵自动机理论。冯诺伊曼的工作机制和人类智能的本质，开发智能应用技术，制造具有完类智能活动能力的帮能机器。在过去几十年里，无数先驱们不懈探索，在神经生理学心理学等大批基础学科的研究成果基础上，研究脑和机器的智能取得了经网络思想的韫子神经网络文献提出了基于量子力学本体表示的非叠加态量子神经网络。神经网络自适应控制这领域呈现出欣欣向荣的景象......”。

4、“.....同时人们开始将神经网络和其它新兴理论结合起来研究新型神经网络，如量子神经网和二阶模糊神经网络等。文献提出了基于扬氏双缝实验思想的叠加态量子神经网络文献提出了基于模期前馈神应控制器的构建对系统的动力学知识没有要求，而只假设系统是连续可微的和不确定线性系统的逼近误差存在个极小的增益类型范数有界的圆锥形扇区内，这样就可以将鲁棒控制和神经网络自适应控制结合起来，从而保证了闭，根据理论，给出了系统稳定的充分条件文献针对连续时间和离散时间的输入状态稳定的内部动力学的非线性不确定动态系统，基于定理提出了神经元自适应控制方案，该神经元自适针对类不确定非线性系统，利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力和误差滤波理论，提出了种基于径向基函数神经网络的自适应控制器设计方案，以使非线性系统在存在不确定项或受到未知干扰时，其输出为期望输出，神经网络线性滤波器和学习算法用来逼近控制律......”。

5、“.....以提供必需的稳定性和跟踪性能，空气动力系数带来的不确定性由在线学习方案来补偿。文献在设定点和模型输出之间的瞬时差分或累积差分获得，采用广义预测理论和梯度下降法加快学习速率和收敛性能文献针对不稳定的无人驾驶飞行器提出直接自适应神经网络控制器设计方案，控制规律来跟踪俯仰角速率指令稳定性定理推导了神经网络的参数调节律，保证了闭环系统的所有信号均最终致有界文献针对模型提出直接自适应神经网络控制方案。用前馈神经网络作为系统模型，控制信号直接通过最小化神经网络提出了种直接自适应控制方案，首先应用多层神经网络自适应模型逼近逆解中的未知部分，然后应用逆设计和自适应反演设计出虚拟控制量，最后应用反馈线性化方法和神经网络设计了直接自适应控制律，并利用神经网络提出了种直接自适应控制方案，首先应用多层神经网络自适应模型逼近逆解中的未知部分......”。

6、“.....最后应用反馈线性化方法和神经网络设计了直接自适应控制律，并利用稳定性定理推导了神经网络的参数调节律，保证了闭环系统的所有信号均最终致有界文献针对模型提出直接自适应神经网络控制方案。用前馈神经网络作为系统模型，控制信号直接通过最小化在设定点和模型输出之间的瞬时差分或累积差分获得，采用广义预测理论和梯度下降法加快学习速率和收敛性能文献针对不稳定的无人驾驶飞行器提出直接自适应神经网络控制器设计方案，控制规律来跟踪俯仰角速率指令，神经网络线性滤波器和学习算法用来逼近控制律。设计神经控制器需要的有界信号可通过种离线有限时间的训练方案获得，以提供必需的稳定性和跟踪性能，空气动力系数带来的不确定性由在线学习方案来补偿。文献针对类不确定非线性系统，利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力和误差滤波理论，提出了种基于径向基函数神经网络的自适应控制器设计方案......”。

7、“.....其输出为期望输出，根据理论，给出了系统稳定的充分条件文献针对连续时间和离散时间的输入状态稳定的内部动力学的非线性不确定动态系统，基于定理提出了神经元自适应控制方案，该神经元自适应控制器的构建对系统的动力学知识没有要求，而只假设系统是连续可微的和不确定线性系统的逼近误差存在个极小的增益类型范数有界的圆锥形扇区内，这样就可以将鲁棒控制和神经网络自适应控制结合起来，从而保证了闭环系统郎分渐近稳定。同时人们开始将神经网络和其它新兴理论结合起来研究新型神经网络，如量子神经网和二阶模糊神经网络等。文献提出了基于扬氏双缝实验思想的叠加态量子神经网络文献提出了基于模期前馈神经网络思想的韫子神经网络文献提出了基于量子力学本体表示的非叠加态量子神经网络。神经网络自适应控制这领域呈现出欣欣向荣的景象......”。

8、“.....开发智能应用技术，制造具有完类智能活动能力的帮能机器。在过去几十年里，无数先驱们不懈探索，在神经生理学心理学等大批基础学科的研究成果基础上，研究脑和机器的智能取得了许多可喜的进展，这些智能研究成果的取得不仅对智能机器研究本身具有重要的意义，而且推动了大批相关学科的发展。智能研究的历史至少可以追溯到年代人工智能的初创期，更早些可咀追溯到图灵自动机理论。冯诺伊曼曾多次谈到计算机和大脑在结构和功能上的异同，对它们从元件特性到系统结构进行了详尽比较。和提出二〇年六月十日星期六的形式神经元模型导致了有限自动机理论的发腥。维纳的书专门讨论了动物和机器的控制和通信问题。信息论的奠基人香农也曾探索过人的智力放大问题。我国著名学者钱学森在他的工程控制论书中专门论述了生物体的调节控制和神经网络问题。因此，早在四五十年代神经系统的功能就已经引起这些现代科学理论开拓者的兴趣......”。

9、“.....建立在认知过程信息处理的徽结构理论之上的神经网络作为人的认知过程的种定量描述，为神经科学家提供了个良好的机会来发展和验证大脑的作原理。神经网络理论的发展，在神经科学中推动了理论神经科学的产生和发展，为计算神经科学提供了必要的理论和模型，神经时络姓在许多学科的基础上发展起来的，它的研究的深入也必然会带动其他相关学科的发展。许多现代科学理论的创导者对脑的功能和神经网络都有着强烈的兴趣，并从中得到了不少启示，创造或发展了许多新理论。神经同络控制研究历史及现状神经网络控制的研究始于世纪年代和提出了神经网络模型，并用于网波罗登月计划中，取得了良好的效果。年等将神经网络用于小车倒立摆系统的控制，也取得了成功。年代后期，神经网络控制随着科学的发展受到重视，其研究人多数集中在自适应控制方法上。神经网络控制是种基本上不依赖于模型的控制方法，具有较强的自适应性和学习能力......”。