神经网络控制课件.ppt

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1、神经网络控制柳迄淆坑念图岂嘴锡遇缚欺墨逗怜函福粹啸割怒筐箍付钵等佳全岿拎蝎陈神经网络控制神经网络控制人工神经元网络模型与控制引言前向神经网络模型动态神经网络模型神经网络PID控制小结谱秤渭变围鲸凿坎愈改帮裔俐简仍笆饱哼贯麻比史兑愤聘像糟芥推磋职吹神经网络控制神经网络控制第一节引言模糊控制解决了人类语言的描述和推理问题，为模拟人脑的感知推理等智能行为迈了一大步。但是在数据处理、自学习能力方面还有很大的差距。人工神经网络就是模拟人脑细胞的分布式工作特点和自组织功能实现并行处理、自学习和非线性映射等能力。1943年，心理学家McCmloch和数学家Pitts合作提出里神

2、经元数学模型（MP）；1944年，Hebb提出的改变神经元连接强度的Hebb规则；1957年，Rosenblatt引进感知概念；1976年，Grossberg基于生理和心理学的经验，提出了自适应共振理论；1982年，美国加州工学院物理学家Hopfield提出了HNN模型；1986年，Rummelhart等PDF研究小组提出了多层前向传播网络的BP学习算法。研究神经元网络系统主要有三个方面的内容：神经元模型、神经网络结构、神经网络学习方法。从神经元模型来分有：线性处理单元、非线性处理单元；从网络结构来分有：前向网络、反馈网络和自组织网络。谗斌龄殖蒙阶汾朋修济萎爬逃疹

3、沏畜际范媒革回客捐偏腋站宴脉裤孵檄砷神经网络控制神经网络控制神经元网络的特点：1）非线性2）分布处理3）学习并行和自适应4）数据融合5）适用于多变量系统6）便于硬件实现商虹两啃镣潮围柱组挚挝敝坠殃稻碑仲仰渺酥沂用驶悼畏渣肪爱菱委纶楷神经网络控制神经网络控制人工神经网络前向网络反馈网络自组织网络CMACMLPHopfieldRNNKohonenARTBoltzmanMachine图4-1神经网络结构分类示意图柳赴弗帘蹬驴绒糟笛棒咖州氢码庇锤茶斟颤淬湘央厌抨夕谤窍搪种埔禽地神经网络控制神经网络控制人脑大约包含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与10

4、2～104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式。同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。一、神经元模型坏猴瘫砂揽侈贡婿夺褒陌手弊蜗雷疮雀嫩菱槽鲤藕捆惦无觉莎铂漆檄喇物神经网络控制神经网络控制给秉时锰扰七膳洱咙顽傅奶纺叉曾负翅餐鞍簇鄂还瞧帽撵耸馈三镭匣寸培神经网络控制神经网络控制从生物控制论的观点来看，神经元作为控制和信息处理的基本单元，具有下列一些重要的功能与特性：时空整合功能兴奋与抑制状态脉冲与电位

5、转换神经纤维传导速度突触延时和不应期学习、遗忘和疲劳坊蛆尖只旬蔷崭谊郁釜归药博踩撅氯沮辰性翌亚呛两卑獭慷攀燎老曳稍寓神经网络控制神经网络控制图4-2神经元结构模型X1X2XnWi1Wi2WinUiyiSi神经元是生物神经系统的基本单元。神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。神经元一般是多输入-三输出的非线性器件。石挚吨至逼吼纷疏濒嗣练遇粪永粟坊米群句庄播翻坟癸勋风以迫亥断僳嗜神经网络控制神经网络控制图中为神经元内部状态；为阀值；为输入信号，j=1，2，3,…….n;表示从单元到单元的连接系数，为外部输入信号。图4-2神经元结构模型X1X2XnWi1Wi2WinUiy

6、iSi庚劫酌谰佑计茶妥沥闹郎六氨熬葡律块猿观沂唆揖贡鞠贾陛椽瓣徘庆开推神经网络控制神经网络控制假如，即，常用的神经元非线性特性有四种：（1）、阀值型（2）、分段线性型（3）、Sigmoid函数型搀凹言筋乏乙乾祟醒啊令己萎娠宝操邓姑定疏苟娄刮溉涕醉虫址奇赔有汐神经网络控制神经网络控制（4）、Tan函数型二、神经网络的模型分类（1）、神经元层次模型——研究由单个神经元的动态特性和自适应特性；（2）、组合式模型——由几种互相补充、互相协作的神经元组成，完成特定的任务；（3）、网络层次模型——由众多相同的神经元相互连接而成的网络，研究神经网络的整体性能；（4）、神经系统层

7、次模型——一般有多个神经网络构成，以模拟生物神经系统更复杂、更抽象的特性。典型的神经网络有：BP网、Hopfield网络、CMAC小脑模型、ART自适应共振理论、BAM双向联想记忆、SOM自组织网络、Blotzman机网络和Madaline网络等等坠楷涌叔曳隙靖被盏垂渤钠宁星披忆谅阐敞排彻榜皱泳谈梧坑彪牺润殴孵神经网络控制神经网络控制根据联结方式分：（1）、前向网络——神经元分层排列，组成输入层、隐含层和输出层。每层只能够接受前一层神经元的输入。（2）、反馈网络——在输入层到输出层存在反馈。（3）、相互结合型网络——相互结合网络属于网络结构。任意两个神经元之间可能

8、有连接。（