在这些神经网络模型中，连通性根据预定义的图描述，网络的连接自然属性上是循环周期性的，神经元的状态通过达到一个平衡点来计算。在图.1(b)，一张图片由区域邻接的图表示，其中节点表示强度上具有同性质的区域，弧线表示他们的邻接关系。但在一些应用中，信息组织在一些更为复杂的图结构中，比如树，非循环图或循环图中，数据关系开采 已经成为归纳逻辑设计工作室许多研究的主题，并且近年来这项研究主题已经深化到诸多不同

对于立体匹配（stereo matching），或者双目深度估计，像LiDAR这样的设备是极其笨重且昂贵的，它所能收集的只是稀疏的深度信息，而我们需要的是密集的深度图（dense depth map）；但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不获取数据标签的条件下提升模型的性能，也就是自监督学习（self-supervised learning）/无监督学习（u

而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h，这样低维度线性不可分的情况到高维度就可以变得线性可分了，主要就是核函数的思想。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h，这样低

模糊逻辑(FL)、神经网络理论(NN)、遗传算法(GA)、随机推理(PR)， 以及置信网络、混沌理论和部分学习理论相融合，形成了一种协作体，这种融合并非杂乱无章地将模糊逻辑、神经网络和遗传算法等进行拼凑，而是通过各种方法解决本领域的问题并相互取长补短，从而形成了各种方法的协作.从这个意义上讲，各种方法是互补的, 而不是竞争的。所谓解耦控制系统，就是采用某种结构，寻找合适的控制规律来消除系统中各控制

在神经网络的学习阶段，当网络做出错误的判决的时候，那么通过神经网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性，通常情况下，系统将会给网络一个随机的权值，然后将信号输入到神经网络，网络将输入的模式进行加权求和、并与门限进行比较，然后进行非线性运算从而得到网络的输出。这个时候系统输出正确和错误的概率是相同的，那么这个时候，系统将正确的输出结果的连接权值增大，从而使下次输入同一个信号的时候，得到正确的

人工神经网络（Artificial Neural Network，简写为ANN），亦称为神经网络（Neural Network， 简写为NN），是由大量简单的处理单元（称为神经元或节点）互相连接而形成的复杂网络系统， 它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。上述的辨识结构，通过控制对象的输入和输出的延迟分别进入F网络和G网络，然后通过网络输出和实际输出的误差对网络F和网络

在神经网络的学习阶段，当网络做出错误的判决的时候，那么通过神经网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性，通常情况下，系统将会给网络一个随机的权值，然后将信号输入到神经网络，网络将输入的模式进行加权求和、并与门限进行比较，然后进行非线性运算从而得到网络的输出。这个时候系统输出正确和错误的概率是相同的，那么这个时候，系统将正确的输出结果的连接权值增大，从而使下次输入同一个信号的时候，得到正确的

第二级控制是在第一级控制基础上的一个总控制模块,做出是否转换当前相位的决定。其输入为第一级两个模块的输出即绿灯相位交通强度与红灯相位交通强度，输出为是否转换该改相位的决策，该决策的结果只有两个，要么终止当前相位转到下一相位，要么把该相位延长一个延长绿时间，继续显示该相位。其中第一级控制为两个并行模块：绿灯交通强度控制模块与红灯交通强度控制模块。绿灯交通强度控制模块的输入为绿灯相位的排队长度与入口流

人工智能技术中关于知识表达、推理技术以及专家系统的设计与建造方面的技术进展也为智能控制系统的研究和开发准备了新的条件和途径，出现了专家控制系统并在工业过程控制、航空航天技术和军事决策等方面实际应用，取得了引人注目的应用成果。在利用轧机出口侧的测厚仪进行厚度反馈的AGC系统中，由于测厚仪与辊缝有一段较大的距离，因而检测的厚度偏差具有时滞性，无法消除一些呈周期性频繁变化的因素对轧件出口厚度的影响。文中

学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出。具有小脑的机能，因而，被广泛应用于机器人的运动控制。正如Albus所说的：“然而，对我来说，CMAC最重要的特征是，它提供了一种认识和理解脑计算的途径，导致了一系列关于智能系统积木的重要见解。1）CMAC是局部逼近神经网络，只对输入空间的小部分范围进行训练，只有相应小部分的几个权值调节神经网络