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控制系统仿真：神经网络控制仿真_（1）.神经网络基础.docx

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    神经网络基础

    1.神经网络概述

    神经网络是一种受生物神经系统启发的计算模型，能够通过学习样本数据来识别复杂的模式和进行预测。神经网络由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接（或称为突触）相互作用。每个节点可以接收多个输入信号，经过加权和激活函数处理后，输出一个信号到其他节点或最终输出层。神经网络广泛应用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等领域。

    1.1神元结构

    神经网络的基本单元是神经元。一个神经元接收多个输入信号，对这些信号进行加权求和，并通过激活函数产生输出。神经元的基本结构如下：

    输入信号：神经元接收到的多个输入信号，通常表示为

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