Quadratic IF神经元模型matlab仿真程序，代码亲测有效，参数自调

1.2人工神经元模型 人工神经元是人工神经网络操作的基本信息处理单位,是神经网络设计的基础。 人工神经元模型可以看成是由三种基本元素组成： 一组连接 一个加法器 一个激活函数 生物神经网络 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。生物神经网络以神经元为基本信息处理单元，对信息进行分布式存储与加工，这种信息加工与存储相结合的群体协同工作方式使得人脑呈现出目前计算机无法模拟的神奇智能。为了进一步模拟人脑的形象思维方式，人们不得不跳出冯．诺依曼计算机的框架另辟蹊径。而从模拟人脑生物神经网络的信息存储、加工处理机制入手，设计具有人类思维特点的智能机器，无疑是最有希望的途径之一。 人工神经网络 用数学和物理方法从信息处理的角度对人脑生物神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络Artificial Neural Network，缩写 ANN）。人工神经网络远不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的简化、抽象与模拟。这是因为到目前为止，人类对神经系统内的电信号和化学信号是怎样被用来处理信息的只有十分粗浅的认识。揭示人脑的奥妙不仅需要各学科的交叉和各领域专家的协作,还需要测试手段的进一步发展。尽管如此，这种简化模型的确能反映出人脑的许多基本特性。目前已提出上百种人工神经网络模型。

人工神经元模型的数学表达一 四、神经网络预测法---人工神经元模型 模型中 为输入信号， 为输出信号， 为神经元的阈值。该模型的数学表达式为：

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人工神经元网络及其原理 专业书 本书以通俗易懂的方式讲述了人工神经元网络的基本原理、设计和计算机方法。全书共分十二章。第一章介绍了工人神经元网络的发展历史和它的主要特点，第二章和第三章介绍了生物神经元网络和人工神经元网络的基本原理，第四章至第十章讲述了几种主要的人工神经元网络的原理和具体计算方法，第十章介绍了人工神经元网络在自动控制系统中的应用，第十章介绍了人工神经元网络在自动控制系统中的应用

介绍了人工神经元PID调节器基本概念。在控制系统建模过程中假设了边界条件,对水鸟进行了受力分析,确定了水鸟运动方程;绘制了控制系统原理图;建立了基于人工神经元PID调节器的控制模型。利用Simulink软件建立了仿真程序,对运用人工神经元PID调节器的水鸟在受到深度方向上的干扰情况下深度位置的变化情况进行了仿真。将仿真结果与传统PID控制系统仿真结果进行比较,发现运用人工神经元PID调节器控制效果得到了改进。

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