请说明神经网络控制的优越性及神经网络控制器的分类
神经网络控制是一种先进的控制技术，它在多个方面展现出了显著的优越性。首先，神经网络控制能够处理复杂的非线性系统，这是传统控制方法难以实现的。例如，在工业过程中，神经网络控制可以有效地对温度、压力、液位等物理量进行控制，以保证生产过程的稳定性和产品质量8。此外，神经网络控制具有强大的非线性映射能力和模式识别能力，这使得它能够有效地解决复杂系统的建模和控制问题10。
神经网络控制器的分类主要基于它们在控制系统中的作用和结构。根据2和6，神经网络控制器可以分为以下几类：
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神经网络控制：这是以神经网络为基础形成的独立智能控制系统，它可以直接作为控制器使用2。
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混合神经网络控制：这类控制器利用神经网络的学习和优化能力来改善传统控制方法，是一种现代控制方法2。
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导师指导下的控制器：神经网络的输入信号来自传感器的信息和命令信号，输出即为系统的控制信号。训练完成后，神经网络可以描述人的控制行为并投入实际系统控制2。
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逆控制器：这类控制器通过学习系统的逆动态模型来实现控制。
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自适应网络控制器：能够根据系统性能的变化自动调整控制策略。
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神经内模控制结构：利用神经网络来模拟被控对象的内部模型，以实现更精确的控制。
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前馈控制结构：通过前馈的方式，神经网络可以预测系统的未来状态并进行控制。
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自适应评价函数：神经网络用于评估和调整控制策略，以优化系统性能。
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混合控制系统：结合了传统控制方法和神经网络的优势，以实现更高效的控制。
此外，神经网络还可以与模糊逻辑、遗传算法、专家控制等其他智能控制方法相融合，以提高控制系统的智能性和鲁棒性6。例如，神经网络可以驱动模糊推理的模糊控制，或者记忆模糊规则的控制4。这种结合利用了模糊系统直接表示逻辑和知识的优势，以及神经网络通过数据学习隐含知识的能力，从而提高了控制系统的整体性能。
总的来说，神经网络控制的优越性在于其处理复杂系统的能力、自学习和自适应环境变化的能力，以及与其他智能控制方法的融合性。而神经网络控制器的分类则体现了它们在控制系统中的不同作用和结构，这些分类有助于针对不同的应用场景选择合适的控制器类型。