Artificial Neural Networks
ANN 可以用来为非线性函数模型，(系统辨识)
用 ANN 来做非线性控制。
前向神经网络在
BP算法缺陷
非线性方程，有局部极小点。BP算法在收敛的时候，如果学习率选择的不合适，很有可能掉到局部极小点里，这就会导致也完成了神经网络训练，但测试效果很差。
学习速度无法满足要求。简单非线性函数就要花费很长时间来训练。每次控制周期要50ms，无法满足控制系统实时性的要求。
如何改进？
提出改进思路：
- 提高收敛速度
- 避免掉进局部极小点
- 提高神经网络的泛化能力
一些思路：
- 算法中加入动量矩来调节学习速度，来避免收敛的时候误差曲面过于平坦。
