哈工大智能控制神经网络课件第一课 人工神经网络理论及应用.ppt

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1、人工神经网络理论及应用屈桢深哈尔滨工业大学1.概述主要内容引子：神经网络特点发展历史应用模型、结构与学习算法关于课程神经网络特点——引子一小段视频(“TheMatrix”,1998)；问题：机器是否能模拟人的思维？如果有一天，机器能够模拟人的所有感觉电信号，并且具有决策判断能力，那么如何定义“智能？”生物神经网络特点分布存储，容错性并行处理信息处理和存储二合为一自组织性和可塑性层次与系统性信息按内容分布于大量的神经细胞之中，每个神经细胞存储着多种不同信息的部分内容；信息的记忆反映在神经元的连接强度上；网络各部分对学习和记忆具有等势作用，即使个别

2、信息出错，完整信息仍能恢复。人脑平均每天有10～40万个神经细胞死亡，但不影响人的记忆和处理功能生物神经网络特点I——分布存储与容错性神经网络的处理速度：慢，每次1ms左右；cmpPIV2G计算机，每次<1ns.神经细胞结构也简单，但可在短时间内对一个复杂过程做出判断和决策。在神经网络中，大量的神经元（人脑有100亿个）可同时进行处理，与传统的串行计算机具有不同的操作机理。生物神经网络特点II——并行处理性大脑对信息的分布存储和并行处理不是相互独立的，而是相互融合的；即每个神经元都兼有信息处理和存储功能。神经元的连接强度的变化，既反映了对信息的

3、记忆，又与神经元对激励的响应一起反映了信息的处理；大脑对信息的提取，是寻找与处理过程的融合cmp计算机线寻址再存取生物神经网络特点III——信息与处理合一人脑在生长的过程中具有良好的可塑性；不同能力发展：语言，运动，推理；大脑可通过内部神经网络的自组织、自学习能力不断适应外界变化。“熟能生巧”反映的就是自组织能力。e.g.反复从事一项工作时，工作的各项技术特征就会“融化”在大脑的神经元中，随着工作的反复进行，提高神经元对这些技术特征及操作要领的灵敏度生物神经网络特点IV——可塑性与自组织性结构极为简单的神经元，通过系统的组合功能效应，完成复杂的

4、信息处理；大脑对信息的处理分层次进行：初级皮层->颅顶区皮层->脑前额叶；cmp数字计算机存储／计算均为线性关系，不存在层次性。生物神经网络特点V——层次与系统性人工神经网络——介绍人工神经网络(ANN)是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建立的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。人工神经网络信息处理由人工神经元间的相互作用来实现，由联接权来传递，具有学习能力、自适应性、联接强度的可变性。神经网络是人脑的抽象、简化和模拟，反映了人脑功能的若干基本特征：网络的信息处理，由神经元间的相互作用实现，具有并行处理的特点；知识与信息的存储，表现为神经元

5、间分布式的物理联系；网络的学习和识别，决定于神经元联接权系数的动态演化过程；具有联想记忆特性。人工神经网络特点神经网络发展历史：产生和初步发展核心：对人类神经系统的模拟萌芽：19世纪末~20世纪初神经生理学；创始：1943年，McCulloch和W.Pitts，提出NN数学模型；1949年，Hebb规则初步发展：1958年，Rosenblatt感知机和联想学习1960年，Widrow和HoffADALINE学习算法停滞期1969年Minsky“Perceptron”XOR问题缓慢发展期二十世纪七十年代1976GrossbergART1972Ko

6、honenSOM福岛邦彦Cognition中野馨AMM原因：理论问题和实现问题同期相关理论：Marr视觉计算理论和Poggio初级视觉神经网络发展历史：缓慢发展神经网络发展历史：复兴期标志：1982Hopfield解决TSP问题1986Rumelhart和McClellandBP计算机的大众化和计算技术的迅速普及新型神经网络提出RBFNFNNHopfield网络Boltzman机神经网络应用在各个行业均有应用，擅长的有：模式识别人工智能控制工程优化分析和联想记忆信号处理神经网络应用——模式识别模式识别本质上是一种分类操作。NN应用包括图像处理语

7、音识别雷达及声纳信号识别药物构效关系分子与生物DNA神经网络应用——人工智能模拟人的推理判断过程，NN应用包括自然语言理解：自动翻译，输入法模拟专家医学诊断市场/股票分析故障诊断博弈：政策，下棋神经网络应用——控制工程完成复杂非线性对象的控制，NN应用包括：模型辨识自适应控制：控制器自适应改变改进PID控制：自动调整PID参数鲁棒控制模糊控制：模糊神经控制神经网络应用——优化计算用于在大量、复杂的搜索空间内寻找最优解系统规划组合优化智能交通管理货物调度航班分配神经网络应用——信号处理主要用于自适应信号处理，NN应用包括自适应滤波；自适应编码；系

8、统辨识(和控制领域交叉)；故障诊断(和人工智能领域交叉)；信号估计和特征提取弱信号检测神经网络应用——应用领域(1)航空航天：自动驾驶仪，部件故障检测