神经网络控制大全课件.ppt

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1、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

2、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。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）便于硬件实现人工神经网络前向网络反馈网络自组织网络CMACMLPHopfie

3、ldRNNKohonenARTBoltzmanMachine图4-1神经网络结构分类示意图人脑大约包含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102～104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

4、位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。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X1X2XnWi1Wi2WinUiyiSi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（4）、Tan函数型二、神经网络的模型分类（1）、神

5、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

6、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有连接。（4）、混合型网络——层次形型网络和网状结构网络的一种结合。……输入输出输入输出(a)(b)(c)(d)三、神经网络的学习算法学习的实质就是针对一组给定输入Xp使网络产生相应的期望的输出的过程。网络学习分两大类：1、有导师学习——存在一个期望的网络输出。期望输出和实际输出之间的距离作为误差度量并用于调整权值。2、无导师学习——没有直接的误差信息，需要建立一个间接的评价函数，以对网

7、络的某种行为进行评价。学习规则根据连接权系数的改变方式分：（1）、相关学习——根据连接之间的激活水平改变权系数。（2）、纠错学习——依赖关于输出节点的外部反馈改变权系数。（3）、无导师学习——学习表现为自动实现输入空间的检测和分类。第二节前向神经网络模型前向神经网络是由一层或者多层非线性处理单元组成的。相邻层之间通过突触权连接起来。由于前一层的输出作为下一层的输入，因此，称此类网络结构为前向神经网络。一、单一人工神经元1X1X2Xny图4-11单一人工神经元示意图图4-12只含二次项的神经元结构示意图二、单层神经网络结构图2-13单层前向传播网络结

8、构示意图三、多层神经网络结构(a)(b)图4-14多层前向传播网络结构示意图(a)含一个隐含层前向传播网络结构示意图(b)