神经网络与智能控制系统.pdf

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1、神经网络与智能控制系统姓名：学号：日期：智能控制理论报告【摘要】本文介绍了神经网络的基本概念，论述了人工神经网络的产生与发展，以及人工神经网络在控制系统中的应用现状，分析了人工神经网络的特点和监视控制系统的原理，并阐述了几种基于神经网络的控制系统，简要介绍了人工神经网络的发展、应用及研究现状，通过实例来分析人工神经网络原理的设计和实现过程。【关键词】人工神经网络；控制系统；智能控制；发展；应用一、引言神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问

2、题开辟了新途径。神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法，它适合于具有不确定性或高度非线性的控制对象，并具有较强的自适应和自学

3、习功能，因此是智能控制的一个重要分支领域。人工神经网络利用物理器件来模拟生物神经网络的某些结构和功能，具有并行和分布式的信息处理网络结构，该结构一般由几个神经元组成，每一个神经元有一个单一的输出，但可通过连接的很多其它神经元，获得有多个连接通道的输入，每个连接通道对应一个连接权系数。二、人工神经网络的产生与发展人工神经网络的研究是从19世纪末期开始的，其发展历史经历了以下四个时期。1.启蒙时期启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W.James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Papert发表的《感知器》（Percept

4、ron）一书。早在1943年，美国神经生物学家W.S.McCul-loch和数学家W.Pitts合作，采用数理模型的方法研究脑细胞的动作和结构，以及生物神经元的一些基本生理特征，提出了第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型(M-P模型)，并指出：即使是最简单的神经网络，从原则上讲也可以进行任意算术或逻辑函数的计算。该模型把神经细胞的动作描述为：神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；突触的值不随时间改变；突触从感知输入到传送出一个输

5、出脉冲的延迟时间是0.5ms。可见，M-P模型是用逻辑的-1-智能控制理论报告数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M-P模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M-P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D.O.Hebb提出了神经元之间突触联系连接强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，其正确性30年后才得到证实，至今仍在各种神经网络模型中起着重要的作用，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一

6、种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”（Perceptron），从而掀起第一次研究神经网络的热潮。它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1960年B.Windrow和M.E.Hoff提出自适应线性单元(Adaline)网络，它是连

7、续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。这与当时占主导地位的以顺序离散符号推理为基本特征的AI途径完全不同，因而引起人们的兴趣，同时也引起符号主义与连接主义的争论。2.低潮期人工智能的创始人之一M.Minsky和S.Papert经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron》一书，该书在肯定感知器的研究价值的同时，指出感知器的局限性，在数学上证明了感知器不能解决XOR等线性不可分问题，提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究

8、产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪70年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼