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智能控制实验报告模板1. 引言在本次智能控制实验中，我们研究了智能控制的基本概念和应用。
通过实际操作，我们深入了解了智能控制系统的原理和设计方法。
本报告将详细介绍我们在实验中所进行的步骤、实验结果分析以及我们的总结和思考。
2. 实验目的本次实验的主要目的是探索智能控制系统的工作原理、学习其基本概念以及了解在实际应用中的方法。
具体目标如下：1. 熟悉智能控制的基本原理和概念；2. 了解智能控制系统的硬件和软件设计；3. 实践并掌握智能控制系统的参数调整和优化方法。
3. 实验步骤3.1 硬件搭建我们首先根据实验要求搭建了智能控制系统的硬件平台。
这个平台包括传感器、执行器和控制器等组件。
我们按照指导书的要求连接各个模块，并确保它们能够正常工作。
3.2 软件配置在硬件搭建完成后，我们开始进行软件配置。
我们根据实验要求，通过软件工具对智能控制系统进行编程，设置不同的控制策略和参数调整方法。
3.3 实验数据采集一切就绪后，我们开始采集实验数据。
通过传感器测量和执行器反馈，我们得到了系统运行过程中的各种参数和状态。
这些数据将用于后续的分析和优化。
3.4 参数调整与优化根据实验数据，我们对智能控制系统进行参数调整与优化。
我们通过反复试验，观察系统响应并调整参数，以达到最优控制效果。
4. 实验结果与分析我们根据实验数据和分析对比，得出以下实验结果与分析：1. 实验结果A- 数据分析A1- 结果评价A22. 实验结果B- 数据分析B1- 结果评价B2通过实验数据和分析，我们发现实验结果A 表现较好，系统响应稳定，控制效果较好。
而实验结果B 则存在一些问题，需要进一步优化。
5. 总结与思考通过本次智能控制实验，我们深入了解了智能控制系统的原理和设计方法。
在实验过程中，我们掌握了智能控制系统的搭建、参数调整与优化等关键技术。
通过对实验结果的分析，我们对智能控制系统的优势和应用范围有了更深入的理解。
然而，本次实验也存在一些问题和不足之处。
一、实验目的本次实验旨在了解智能灯控系统的基本原理和设计方法，掌握智能灯控系统的硬件选型、软件编程以及系统调试等技能。
通过实验，培养学生的创新意识和实践能力，提高学生对智能家居系统的认识。
二、实验原理智能灯控系统利用现代电子技术、传感器技术、网络通信技术等，实现对灯光的远程控制、定时控制、场景控制等功能。
本实验以单片机为核心控制器，通过传感器采集环境信息，实现对灯光的智能控制。
三、实验器材1. 单片机开发板（如：AT89S52）2. 传感器模块（光强检测模块、声强检测模块、热释电红外传感器模块）3. 灯具（LED灯、白炽灯等）4. 连接线5. 电源6. 示波器7. 编程软件（如：Keil C51）四、实验步骤1. 硬件连接（1）将单片机开发板与传感器模块、灯具、电源等设备连接，确保连接正确无误。
（2）使用示波器检测各个模块的信号，确保信号传输正常。
2. 软件编程（1）根据实验要求，编写单片机控制程序，实现对灯光的智能控制。
（2）使用编程软件编译、下载程序到单片机。
3. 系统调试（1）开启电源，观察系统运行情况，确保程序正常运行。
（2）根据实际需求，调整传感器参数和程序逻辑，优化系统性能。
4. 功能测试（1）测试灯光的远程控制、定时控制、场景控制等功能。
（2）测试系统在不同环境下的稳定性，确保系统可靠运行。
五、实验结果与分析1. 灯光远程控制实验结果表明，通过手机APP或远程服务器，可以实现灯光的远程开关控制，方便用户随时随地调整室内照明。
2. 定时控制通过设置定时任务，可以实现灯光的自动开关，节约能源，提高生活品质。
3. 场景控制根据用户需求，设置不同的场景模式，如“会客模式”、“观影模式”等，实现一键切换灯光效果。
4. 稳定性测试在不同环境条件下，系统运行稳定，无明显故障。
六、实验总结本次实验成功实现了智能灯控系统的设计、编程和调试，验证了系统的可行性。
通过实验，我们掌握了以下技能：1. 单片机编程和调试2. 传感器模块的应用3. 智能家居系统的设计4. 系统调试和优化本实验为后续智能家居系统的研究和开发奠定了基础，有助于提高学生的创新能力和实践能力。
大棚智能温控实验报告大棚智能温控是一种利用传感器和控制系统实现对大棚内温度进行自动调控的技术，可以提高农作物的生长效率，减少能源消耗。
为了验证大棚智能温控的效果，我们进行了一次实验。
实验材料和仪器：1. 大棚：使用面积为10平方米的大棚，安装了透明的塑料薄膜。
2. 温控器：使用一款智能温控器作为控制系统，可以根据设定的温度范围自动控制大棚内的温度。
3. 传感器：在大棚内设置了温度传感器，可以实时监测大棚内的温度。
4. 加热设备：使用一台电热器作为加热设备，可以通过控制器开关来调节加热功率。
5. 计算机：用于与温控器和传感器进行连接和数据采集。
实验步骤：1. 设置温度范围：根据农作物的需求，我们将温度范围设置在18℃到30℃之间。
2. 开始记录数据：启动温控器和传感器，开始记录大棚内的温度数据。
3. 观察温度变化：通过计算机上的监控界面，实时观察大棚内的温度变化。
4. 调节加热功率：当大棚内温度低于设定的最低温度时，打开加热器并逐渐增加加热功率，直到温度达到设定范围为止。
当温度高于设定的最高温度时，关闭加热器。
5. 结束记录数据：记录实验过程中的温度变化数据。
6. 分析实验结果：利用记录的数据，分析大棚智能温控系统对温度的调控效果。
实验结果：通过实验数据的分析，我们发现大棚智能温控系统可以有效地维持大棚内的温度在设定范围内波动。
在实验过程中，大棚内的温度在18℃到30℃之间波动，温度波动幅度较小，并且温度变化与设定的目标温度基本一致。
实验结论：大棚智能温控系统可以有效地控制大棚内的温度，提高农作物的生长效率。
通过对温度的精确调控，可以减少能源的浪费，降低农业生产成本。
同时，智能温控系统的自动化调控还可以减少人工操作，提高工作效率。
进一步改进：在实际应用中，还可以进一步改进智能温控系统。
例如，可以增加湿度传感器，实现对大棚内湿度的自动调控；可以引入光照传感器，实现对大棚内光照强度的自动调控。
通过综合调控大棚内的温度、湿度和光照等因素，进一步提高农作物的生长效率。
一、实验目的本次实验旨在通过设计和搭建一个智能小车系统，学习并掌握智能小车的基本控制原理、硬件选型、编程方法以及调试技巧。
通过实验，加深对单片机、传感器、电机驱动等模块的理解，并提升实践操作能力。
二、实验原理智能小车控制系统主要由以下几个部分组成：1. 单片机控制单元：作为系统的核心，负责接收传感器信息、处理数据、控制电机运动等。
2. 传感器模块：用于感知周围环境，如红外传感器、超声波传感器、光电传感器等。
3. 电机驱动模块：将单片机的控制信号转换为电机驱动信号，控制电机运动。
4. 电源模块：为系统提供稳定的电源。
实验中，我们选用STM32微控制器作为控制单元，使用红外传感器作为障碍物检测传感器，电机驱动模块采用L298N芯片，电机选用直流电机。
三、实验器材1. STM32F103C8T6最小系统板2. 红外传感器3. L298N电机驱动模块4. 直流电机5. 电源模块6. 连接线、电阻、电容等7. 编程器、调试器四、实验步骤1. 硬件搭建：- 将红外传感器连接到STM32的GPIO引脚上。
- 将L298N电机驱动模块连接到STM32的PWM引脚上。
- 将直流电机连接到L298N的电机输出端。
- 连接电源模块，为系统供电。
2. 编程：- 使用Keil MDK软件编写STM32控制程序。
- 编写红外传感器读取程序，检测障碍物。
- 编写电机驱动程序，控制电机运动。
- 编写主程序，实现小车避障、巡线等功能。
3. 调试：- 使用调试器下载程序到STM32。
- 观察程序运行情况，检查传感器数据、电机运动等。
- 调整参数，优化程序性能。
五、实验结果与分析1. 避障功能：实验中，红外传感器能够准确检测到障碍物，系统根据检测到的障碍物距离和方向，控制小车进行避障。
2. 巡线功能：实验中，小车能够沿着设定的轨迹进行巡线，红外传感器检测到黑线时，小车保持匀速前进；检测到白线时，小车进行减速或停止。
3. 控制性能：实验中，小车在避障和巡线过程中，表现出良好的控制性能，能够稳定地行驶。
智能灯光控制设计实验报告实验目的本实验旨在设计一套智能灯光控制系统，通过传感器，无线通信和程序控制，实现对灯光的智能化管理和控制。
实验原理为了实现智能灯光控制系统，我们需要以下元素：1. 传感器：用于感知环境中的光照强度和人体活动情况；2. 无线通信设备：用于传输传感器采集到的信息和下发控制指令；3. 控制器：用于接收和处理无线通信设备传输的信息，并根据一定的算法执行相应的操作；4. 灯光系统：用于发出光线。
在本实验中，我们使用光敏电阻作为光照传感器，通过测量电阻的阻值来感知环境中的光照强度。
同时，我们使用红外传感器来检测人体的活动情况。
这些传感器通过模拟信号输出给控制器。
控制器负责接收传感器的信号，并根据设定的逻辑算法对灯光进行控制。
通过无线通信设备，控制器可以将采集到的传感器信息发送给上位机，并接收上位机下发的控制指令。
控制器根据接收到的指令对灯光进行调节，并将结果反馈给上位机。
灯光系统由一组LED灯组成，控制器根据采集到的传感器信息和用户设定的参数，调节LED灯的亮度和颜色。
实验步骤1. 搭建传感器和控制器的电路连接。
将光敏电阻和红外传感器连接到控制器的模拟输入引脚，将控制器的数字输出引脚连接到LED灯的控制引脚。
2. 编写控制器的程序代码。
根据传感器的信号和用户的设定参数，设计相应的控制逻辑，通过控制器的数字输出引脚对LED灯进行调节。
3. 进行实验测试。
将控制器和灯光系统连接好后，将传感器暴露在不同的环境条件下，检查控制器是否能正确感知环境的光照强度和人体活动情况，并能根据设定的逻辑算法对LED灯进行控制。
4. 测试无线通信功能。
将控制器与上位机进行连接，测试控制器是否能正确发送传感器信息和接收上位机指令，并能根据指令对LED灯进行控制。
实验结果经过测试，实验所设计的智能灯光控制系统能够正常运行。
控制器能够正确感知环境的光照强度和人体活动情况，并能根据设定的逻辑算法对LED灯进行控制。
智能灯光控制实验报告心得体会2. 实验过程中，我积极参与团队合作，各自承担责任，有效地完成了实验任务。
3. 实验中我们采用了传感器和控制器相结合的方式，实现了对灯光的智能控制，这种方法非常高效可靠。
4. 在实验中，我们也遇到了一些困难和问题，但通过团队的努力和合作，最终克服了困难并取得了成功。
5. 通过实验，我学会了如何使用Arduino控制板和相关软件编写程序，加深了对这方面知识的理解和掌握。
6. 实验中不仅提高了我们的动手实践能力，还培养了我们的创新意识和解决问题的能力。
7. 实验结果显示，通过智能灯光控制，我们可以实现更节能，更智能的灯光管理。
8. 本次实验不仅提高了我在硬件与软件编程方面的能力，也给我了解了智能化控制技术的应用领域和前景。
9. 通过实验，我认识到了智能灯光控制在家居、工业等领域的重要性和应用广泛性。
10. 实验中的团队合作让我认识到只有团结协作，才能更好地完成任务和取得成功。
11. 实验中我们遇到了实际情况下的限制和挑战，这让我对智能化控制技术有了更加深入的了解。
12. 通过实验，我发现智能灯光控制可以提高家庭和办公环境的舒适度和安全性。
13. 实验过程中，我学会了如何通过传感器感知环境信息，并通过控制器对灯光进行相应调节。
14. 实验的不断优化和改进让我意识到科学研究需要不断迭代和提升。
15. 实验中，我们发现智能灯光控制可以提高能源利用效率，减少能源浪费。
16. 我认识到智能灯光控制技术的发展潜力巨大，对未来的智能家居和城市建设具有重要影响。
17. 通过实验中的数据分析，我认识到灯光对人们的生活和工作环境有重要影响，智能控制能够使其更加舒适。
18. 本次实验让我深入了解了光电传感器和人体感应器的工作原理和应用场景。
19. 实验中，我们还研究了灯光的颜色和亮度对人的视觉和心理的影响，这为未来照明设计提供了参考。
20. 总的来说，本次实验让我对智能化控制技术有了更深入的了解，也让我认识到科技的力量和未来的发展方向。
建筑电器智能控制实验报告-回复什么是建筑电器智能控制？建筑电器智能控制是指通过先进的电子技术和网络通信技术，将建筑物内的各种电器设备进行自动控制和管理，以提高功能性、舒适性和能源效率的一种技术。
随着科技的发展和人们对生活品质的不断追求，建筑电器智能控制系统成为了现代建筑中必不可少的一部分。
这种系统通过将建筑中的各种电器设备互联，实现智能化的控制和管理，使得人们的生活更加便捷、舒适。
最初的建筑电器智能控制系统是一个简单的手动控制系统，例如可以通过一个中央控制面板来控制整个建筑的照明、空调等设备。
然而，随着技术的进步，这种控制系统逐渐演变成了一个具有自动化和智能化功能的系统。
首先，建筑电器智能控制系统需要使用到先进的传感器技术。
例如，照明系统可以根据室内光照强度来自动调节灯光的亮度，以节约能源；空调系统可以根据室内温度和湿度自动调节温度和风速，以提供最佳的舒适度。
其次，建筑电器智能控制系统还需要使用到网络通信技术。
通过将各种设备连接到一个网络中，可以实现设备之间的互联互通，实现智能化的控制和管理。
例如，用户可以通过手机或电脑远程控制家中的电器设备，如开关灯、调节温度等。
建筑电器智能控制系统还可以实现一系列的应用功能，以提高建筑的舒适性和能源效率。
例如，可以根据用户的习惯和预设，在用户离开房间后自动关闭电器设备，避免能源的浪费；可以根据室内和室外的光照情况，自动调整窗帘的开合程度，以提供适宜的采光和隐私。
此外，建筑电器智能控制系统还可以应用于安全管理方面。
例如，可以通过安装监控摄像头和智能门禁系统，实现对建筑的全天候监控和控制，以提供更安全的居住环境。
综上所述，建筑电器智能控制是一种利用先进的电子技术和网络通信技术，将建筑内的各种电器设备进行自动控制和管理的技术。
通过使用传感器技术和网络通信技术，可以实现设备之间的互联互通，以提高建筑的舒适性、能源效率和安全性。
随着技术的不断进步，建筑电器智能控制系统将在未来的建筑中发挥越来越重要的作用。
上海电子信息职业技术学院《计算机控制系统实现与调试》课程实训报告系部：电子工程系专业：计算机控制技术班级：学号：姓名：小组：指导教师：日期：2014年5月一、系统概述1．系统原理图2．参数说明和设置低值报警AL=高值报警AH=输出下限值OL=输出上限值OH=输入类型LN=9。
工作方式（恒值控制、PI控制、加热、无冷端补偿、报警、报警）OP=3．操作步骤二、恒值控制1．要求（包括参数的设定值）：设定值：60o C，水量一半；（在实验中有同学的温度按照实际实验时的值更正）比例系数P1= ；积分参数P2= ；控制周期P3=1；OF超调限定值= ；每30S记录一次测量温度，共记3个波峰3个波谷。
2．目的：观察恒值控制的控制效果。
3．现象：5．曲线图（指出系统的超调量、上升时间和稳态误差）6．实验结论（实验中的问题记录、产生问题的原因，如何解决这些问题、建议等）三．带有扰动的恒值控制（加冷水、重新设定温度）1．要求（包括参数的设定值）设定值：60o C，水量一半；（在实验中有同学的温度按照实际实验时的值更正）Op参数的设定：恒值控制、PI控制、加热、无冷端补偿、低值报警、高值报警；每20S记录一次测量温度，共记3个波峰3个波谷。
2．目的：观察带有扰动的恒值控制效果。
3．现象：4．得到的数据：（用表格列写数据）5．曲线图（指出系统的超调量、上升时间和稳态误差）6．实验结论（实验中的问题记录、产生问题的原因，如何解决这些问题、建议等）四、PI控制参数整定1．要求：设定值：60o C，水量一半；（在实验中有同学的温度按照实际实验时的值更正）用试凑法整定Pk和Ti参数，直至得到良好的控制曲线。
每20S记录一次测量温度和OU值，共记6个波峰6个波谷。
2．目的：掌握整定PI参数的方法，通过实验理解PI参数对控制性能的影响。
3．具体设定参数如下：（在实验过程中，每次获得的曲线所对应的Pk和Ti）表Pk和Ti参数整定记录表4．现象：5．得到的数据：（用表格列写数据）6．曲线图（指出系统的超调量、上升时间和稳态误差）7．试验结论（实验中的问题记录、产生问题的原因，如何解决这些问题、建议等）五、带扰动的PI控制参数整定（加入冷水或重新设置SV）1．要求：设定值：60o C，水量一半；（在实验中有同学的温度按照实际实验时的值更正）每20S记录一次测量温度、OU值，共记3个波峰3个波谷，然后加入（）ml 的冷水或把设定值改为70o C，再记3个波峰3个波谷。
一、实验目的1. 了解光敏传感器的工作原理及其在智能控制系统中的应用。
2. 掌握智能光控电路的设计与搭建方法。
3. 熟悉光控电路的调试与性能测试。
二、实验原理智能光控电路利用光敏传感器检测环境光线强度，根据设定的阈值自动控制电路的通断，从而实现对灯光的自动控制。
实验中采用光敏电阻作为光敏传感器，其电阻值随光照强度变化而变化。
当环境光线较弱时，光敏电阻阻值增大，电路导通，灯光开启；当环境光线较强时，光敏电阻阻值减小，电路截止，灯光关闭。
三、实验器材1. 光敏电阻2. 三极管3. 电阻4. 电容5. 继电器6. 电池7. 电源插座8. 电流表9. 电压表10. 万用表11. 拆焊工具12. 线路板13. 连接线四、实验步骤1. 搭建光控电路：（1）将光敏电阻与三极管连接，形成光控开关电路；（2）将三极管与继电器连接，实现灯光的自动控制；（3）将电路连接到电池和电源插座，确保电路正常工作。
2. 调试光控电路：（1）使用万用表测量光敏电阻在不同光照强度下的阻值；（2）根据光敏电阻的阻值变化，调整电路参数，使电路在设定的阈值下实现灯光的自动控制；（3）观察灯光在不同光照强度下的变化，确保光控电路工作正常。
3. 性能测试：（1）使用电流表和电压表测量电路在不同光照强度下的电流和电压；（2）根据测试结果，分析光控电路的性能，评估电路的稳定性和可靠性；（3）对比不同光敏电阻、电阻、电容等元器件对电路性能的影响。
五、实验结果与分析1. 光控电路搭建成功：实验中成功搭建了智能光控电路，实现了灯光的自动控制。
2. 光控电路性能稳定：通过调整电路参数，使光控电路在设定的阈值下稳定工作，灯光能根据环境光线强度自动开启和关闭。
3. 光敏电阻对电路性能影响显著：实验结果表明，光敏电阻的阻值变化对电路性能影响较大，选择合适的光敏电阻对电路的稳定性和可靠性至关重要。
六、实验心得1. 智能光控电路在日常生活中具有广泛的应用前景，如自动控制照明、报警系统等。
实验名称：踏瑞智能控制系统性能测试实验目的：通过对踏瑞智能控制系统的性能进行测试，评估其在实际应用中的稳定性和效率，为后续产品优化和推广提供数据支持。
实验时间：2023年X月X日至X月X日实验地点：XX科技有限公司实验室实验设备：1. 踏瑞智能控制系统1套2. 测试计算机1台3. 网络测试仪1台4. 数据采集器1台5. 温湿度传感器1套6. 实验环境模拟装置1套实验人员：张三、李四、王五一、实验原理踏瑞智能控制系统是一款集成了物联网、大数据、人工智能等先进技术的智能控制系统。
该系统通过对环境数据的实时采集和分析，实现环境参数的自动调节，以达到节能、环保、舒适的目的。
二、实验内容1. 系统稳定性测试2. 数据采集准确性测试3. 系统响应速度测试4. 系统能耗测试5. 系统扩展性测试三、实验方法1. 系统稳定性测试：将踏瑞智能控制系统置于实验环境中，连续运行24小时，观察系统是否出现故障或崩溃现象。
2. 数据采集准确性测试：将温湿度传感器放置于实验环境中，同时接入踏瑞智能控制系统，实时采集数据并与传感器直接读取的数据进行对比，评估数据采集准确性。
3. 系统响应速度测试：模拟用户操作，观察系统响应时间，记录系统处理数据的时间。
4. 系统能耗测试：记录系统在正常工作状态下的能耗，并与同等功能的传统控制系统进行对比。
5. 系统扩展性测试：在系统中添加新的传感器和执行器，测试系统对新设备的识别、配置和运行情况。
四、实验结果与分析1. 系统稳定性测试：经过24小时连续运行，踏瑞智能控制系统运行稳定，未出现故障或崩溃现象。
2. 数据采集准确性测试：温湿度传感器采集的数据与系统实时采集的数据基本一致，误差在±0.5%以内，数据采集准确性较高。
3. 系统响应速度测试：系统响应时间在0.5秒以内，满足实际应用需求。
4. 系统能耗测试：踏瑞智能控制系统在正常工作状态下的能耗为X瓦，与传统控制系统相比，能耗降低约20%。
智能控制课内实验报告
（3次）
学 院： 自动化学院
班 级： 智能
姓 名：
学 号：
智能控制课内实验（ ）
模糊控制器的设计
学 院： 自动化学院
姓 名：
班 级：
学 号：
日 期：
实验 模糊控制器的设计
一、实验目的
在 环境下，完成一个对水位控制的模糊控制器的设计。
二、实验内容
（ ）确定控制器的输入、输出的隶属度函数
偏差 ： － 负反馈
三个模糊子集 负大 水位高）、 零 和 正大 （水位低）。
偏差变化率： ，
三个模糊子集 负大 （高趋势）、 零 和 正大 （低趋势）。
控制量 ： 负大 、 负中 、 零 、 正中 、 正大 。
操作方法：
打开 在命令行输入：
出现下图界面：
在上图选择“ 出现下图：选择“ 再添加输入
这样就建立了两个输入，一个输出的模糊控制器。
再修改输入、输出的各参数：
改为 ； 改为 改为 如下图：
双击“ 修改模糊子集：
如下图修改 的负大：注意各参数的设置
修改好的 的模糊子集如下图：
用同样的方法修改 如下图：
修改 的方法如下图：需要 个模糊子集
添加模糊子集的方法：在“ ”菜单下选择“
下图是对 这个模糊子集的设置：
设置好的 的模糊子集如下图：
添加规则的方法：
添加规则的界面如下：
这样一个模糊推理控制器就建立完毕了。
（ ）利用模糊控制器可以得到规则曲面以及根据输入得到输出
如上图操作可以得到规则曲面：
如下图可以得到规则的推理结果：
改变上图 和 的值，可以看到 的不同的输出。
然后可以把该系统存为
三、写出实验的心得体会
总结建立模糊控制器的方法。
实验 神经网络工具箱的应用
二．神经网络工具箱函数
最新版的 神经网络工具箱为 它几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用类型，对各种网络模型又提供了各种学习算法，我们可以根据自己的需要调用工具箱中的有关设计与训练函数，很方便地进行神经网络的设计和仿真。
目前神经网络工具箱提供的神经网络模型主要用于：
数逼近和模型拟合；
信息处理和预测；
神经网络控制；
故障诊断。
神经网络工具箱提供了丰富的工具函数，其中有针对某一种网络的，也有通用的，下面列表中给出了一些比较重要的工具箱函数。
三．仿真实例
网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐层和输出层组成。
网络模型结构见图 。
网络同层节点没有任何连接，隐层节点可以由一个或多个。
网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成。
在正向传播中，输入信号从输入层节点经隐层节点逐层传向输出层节点。
每一层神经元的状态只影响到下一层神经元网络，如输出层不能得到期望的输出，那么转入误差反向传播过程，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的权值，逐次地向输入层传播去进行计算，在经正向传播过程，这两个过程反复运用，使得误差信号最小或达到人们所期望的要求时，学习过程结束。
利用神经网络工具箱进行设计和仿真的具体步骤：
确定信息表达方式：将实际问题抽象成神经网络求解所能接受的数据形 式；
确定网络模型：选择网络的类型、结构等；
选择网络参数：如神经元数，隐含层数等；
确定训练模式：选择训练算法，确定训练步数，指定训练目标误差等；
网络测试：选择合适的训练样本进行网络测试。
下面给出一个利用 神经网络进行函数逼近的例子。
第一步问题的提出
设计一个简单的 网络，实现对非线性函数的逼近，通过改变 网络的隐层神经元的数目，采用不同的训练方法来观察训练时间和训练误差的变化情况。
假设将要将要逼近的函数为正弦函数，其频率参数 ，绘制此函数见图 所示。
假设 ，绘制此函数曲线
要逼近的非线性函数
时间
要逼近的非线性函数
第二步网络建立
应用 建立两层的 网络，隐层神经元数目可以改变 此时 ，输出层一个神经元，隐层和输出层的传递函数分别为 和 ，学习算法采用 。
用 观察初始化网络输出如图 所示。
未训练网络的输出结果
时间
仿真输出 原函数
要逼近的非线性函数 未训练网络的输出结果
未训练时网络的输出结果结果接
第三步网络训练
将训练时间设为 ，精度为 ，用 进行训练，误差曲线见图 所示。
训练过程
第四步网络测试
用 观察训练后的网络输出如图 所示。
训练后网络的输出结果
时间
仿真输出
要逼近的非线性函数 未训练网络的输出结果 训练后网络的输出结果
图 训练后网路的输出结果
从图 可以看出经过很短时间的训练后 网络很好的逼近了非线性函数。
讨论：
改变非线性函数的频率，即改变 的值时发现，网络的训练时间会长些， 逼近效果要差些。
改变隐层的神经元数目对网络的逼近效果也有影响，一般来说，隐层的 神经元数目越多，则 网络逼近非线性函数能力越强，但也并非隐层的神经元数目越多，网络性能就越好，而同时训练时间有所增长。
四．结论
智能控制课内实验（ ）
基于 的神经网络设计
学 院： 自动化学院
姓 名：
班 级：
学 号：
日 期：
实验 基于 的神经网络设计
一实验目的：
掌握 工具箱设计前馈型神经网络的方法
掌握图形用户界面的神经网络工具的设计方法
二实验内容：
感知器线形分类器设计
已知：样本点 （ ， ），（ ， ），（ ， ），（ ， ），（ ， ），（ ， ）。
对应目标：
编程设计感知器，实现样本点的分类。
用测试样本进行分类测试。
新建 文件，参考程序：
六个输入样本
样本的目标值
四个测试样本
创建感知器网络
训练网络 得到感知器的权值 得到阈值
得到训练的次数 训练每步误差
显示训练样本 显示分类面
对测试样本进行仿真
显示测试样本
再显示分类面 设计前馈网络逼近平方函数
设计前馈网络在[0,10]x ∈ 区间上逼近平方函数2y x = 。
新建 文件，产生 个样本，建立网络进行仿真。
参考程序：
设置随机函数种子
样本随机输入 训练样本的目标值
测试样本
建立前馈网络
设置最大训练次数
设置误差目标
多少步显示误差
训练神经网络 仿真输出
显示输出曲
线
显示测试样本
再显示测试样本输出曲线
图形工具设计神经网络
在图形界面下设计前馈型网络，在区间 上逼近函数 22
=-+- 。
1.1(12)exp(/2)
y x x x
在命令行键入输入变量 ：
得到函数目标输出： 在命令窗口输入：
出现如下图形界面
图 图形界面
点击 按钮，添加输入变量和目标输出变量；
按 按钮，导入输入变量
按 按钮，导入目标输出变量。
在图 按 按钮，新建网络
按 按钮创建网络。
双击上图的 ，得到下图：
点击按钮 训练网络得到下图：
点击上图的 按钮得到下图的网络的训练误差性能：
三、总结
总结 文件和图形界面方法设计前馈型网络的设计仿真方法。
智能控制课内实验（ ）
应用遗传算法求解优化问题
学 院： 自动化学院
姓 名：
班 级：
学 号：
日 期：
实验 应用遗传算法求解优化问题
一、实验目的
掌握 遗传算法工具箱的函数命令实现函数优化问题的方法和图形用户界面下求解优化问题的方法。
二、实验内容
、利用 工具箱函数命令实现多峰函数的优化：
()10sin(5x)7cos(4x)max (),1525
f x x f x x =++≤≤ 编写适应度函数：
文件名
求最大要取反
（ ）调用遗传算法函数求解
得到优化结果
、图形用户界面下应用遗传算法求解优化问题
22
22222(1)35(1)11(,)3(1)10()53
max (),33,33x y x y x y
f x y x e x x y e e f x x y --+---+-=------≤≤-≤≤ （ ）编写适应度函数
文件名
注意路径问题
在图形界面下运行遗传算法
命令窗口键入命令：
点击上图的 开始运行。
得到
复习题
三、总结
总结函数命令和图形界面实现遗传算法优化的方法。
页脚内容。
