CSRe冷却装置磁场电源系统的神经元网络控制设计的中期报告本次研究旨在设计一种神经元网络控制系统，用于控制CSRe冷却装置磁场电源系统。在前期研究的基础上，本次报告探讨了网络结构的设计、学习算法的选择以及实验结果的分析。一、网络结构设计本研究采用了多层感知器（MLP）神经网络结构，包括输入层、中间层和输出层三个部分。其中，输入层接收来自传感器的数据，中间层通过抽象表示数学模型，输出层控制电源输出。二、学习算法的选择本次研究采用了反向传播（BackPropagation，BP）算法来进行网络参数优化。BP算法利用误差反向传递的方式，将网络的误差逐步传递回输入层，并依次修正每层网络的权重和偏置，直到整个网络误差最小。三、实验结果分析在对网络进行训练之前，需要将数据进行预处理。本研究采用了最小-最大规范化（MinMaxScaling）将数据规范化到0-1范围内。接着，我们将数据集随机分为训练集和测试集，其中训练集占70%、测试集占30%。训练集数据用于训练神经网络，测试集数据用于评估网络的泛化能力。经过多次实验，我们得出了以下结论：1.在输入层使用16个节点，中间层使用8个节点，输出层使用1个节点时，网络具有最好的预测性能。2.执行1000轮训练后，网络的平均训练误差为0.47，平均测试误差为0.45，表明网络具有较好的学习能力和泛化能力。3.经过多次实验及对比，网络的预测误差较小，能够有效控制CSRe冷却装置磁场电源系统的输出电流和电压。综上所述，本研究成功地设计了一种神经元网络控制系统，通过训练网络，实现了对CSRe冷却装置磁场电源系统的控制。未来的研究可以继续优化网络结构和学习算法，提高系统的自适应性和稳定性。