feedforward是什么意思，feedforward的意思翻译、用法、同义词、例句

feedforward英标

英:/''fiːdfɔːwəd/

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专业解析

前馈（Feedforward） 是控制工程、系统理论和机器学习等领域中的一个核心概念，指一种信息或控制信号在系统中单向、开环地由输入流向输出的过程或机制。其核心思想是基于预测或预设模型来主动调节系统，而非依赖输出结果的反馈来被动修正。

核心特征与含义

1. 开环控制与预测性：前馈系统不依赖系统输出的实时测量值来调整输入（即没有反馈回路）。相反，它预先根据对系统模型的理解、已知的干扰信息或输入信号本身，计算出所需的控制动作或信号修正量，以抵消预期的影响或实现目标输出。这使其具有预测性和主动性。
2. 单向信息流：信号或信息严格地从输入端（或控制器）流向输出端，没有形成闭环。系统输出不会直接影响当前的输入决策。
3. 目标导向：前馈的目的是提前补偿已知的干扰或系统动态特性，使系统输出尽可能接近期望值，减少误差产生的可能性。
4. 与反馈（Feedback）的区别：这是理解前馈的关键。反馈是闭环的、反应式的：测量输出，将其与期望值比较得到误差，然后根据误差调整输入以减小误差。前馈是开环的、主动式的：在干扰或输入影响输出之前，就根据模型预测施加控制作用来抵消其影响。

主要应用领域

1. 控制工程：
   • 过程控制：例如，在化工过程中，如果已知某个进料温度变化（干扰）会影响反应器温度（输出），可以设计一个前馈控制器。当检测到进料温度变化时，控制器提前调整加热/冷却量，而不是等反应器温度变化后再调整（反馈）。
   • 运动控制：在机器人或数控机床中，前馈可用于补偿已知的摩擦力、惯性或重力效应，使运动更精确平滑。
   • 前馈-反馈复合控制：实践中常将前馈与反馈结合。前馈快速补偿主要已知干扰，反馈则处理剩余误差和未知扰动，提供鲁棒性。
2. 人工神经网络（ANN）：
   • 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）：是最基础、最广泛应用的神经网络架构之一（如多层感知机 MLP）。其特点是信息单向流动：从输入层，经过若干隐藏层，最终到达输出层。网络中没有循环或反馈连接；每一层的神经元仅接收前一层的输出作为输入，并产生输出传递给下一层。训练通常通过反向传播（一种反馈机制）完成，但网络运行（推理）时是纯粹的前馈过程。
3. 信号处理与通信：
   • 用于信道均衡、回声消除等，基于对信道特性的了解，预先对信号进行处理以抵消传输过程中的失真。
4. 管理理论：
   • 指在任务或项目开始前，向执行者提供信息、指导、资源或期望目标，帮助他们更好地完成任务，而非仅在工作完成后给予评价（反馈）。

前馈的本质是一种基于预测和模型的开环控制策略。它强调在干扰或输入影响系统输出之前，就主动施加控制作用进行补偿，以实现更精确、更快速或更平稳的系统响应。它与依赖误差进行事后修正的反馈机制形成互补，两者结合使用往往能达到最佳的控制效果。在神经网络中，它特指信息从输入到输出的单向传播架构。

网络扩展资料

“Feedforward”（前馈）是一个跨学科术语，在不同领域有不同含义，以下是主要解释：

1.控制系统领域

在工程学和控制理论中，feedforward指通过提前预测干扰因素来调整系统行为，而非依赖误差反馈。例如：

• 空调系统在检测到室外温度上升时，提前增加制冷量，而不是等室内温度升高后再响应。
• 数学公式可表示为：$$u(t) = K_f cdot d(t)$$，其中$K_f$是前馈增益，$d(t)$是测量的干扰信号。

2.神经科学与机器学习

在人工神经网络中，前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最基础的结构，信息单向流动（输入层→隐藏层→输出层），没有循环连接。典型应用包括图像分类和语音识别。

3.管理学与沟通

在组织管理中，前馈控制强调提前预防问题而非事后纠正。例如：

• 项目经理在项目启动阶段分析潜在风险并制定预案。
• 在沟通中，“前馈”指提前给予建议（如“请在汇报时多用图表”），而非事后反馈。

其他扩展

• 生物学：部分生物信号传递具有前馈特性，如视觉神经通路的层级传递。
• 语言学：偶尔用于描述语言处理中的预测机制。

若您遇到该词的具体上下文（如论文、技术文档），可提供更多信息以便进一步精准解释。

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