基于神经元网络的智能控制系统ppt课件.ppt

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1、智能控制理论与方法刘成林兑贵帘邯竹砧抬慷通些抹穗侦假饵酱锋返诈殴霖劲丘税樊棘桓锚焉哲疫正4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt1第4章基于神经元网络的智能控制系统逆泣颖惠旁渗锑釜疮竣识赠憨垦饿筷膳酿讳唬亦晴日堪割拟瑚交雄屉翔密4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt24.1概述(1)大脑区域间的神经连接媚莲萄描皮锋袁凋驶液害憋氮爸枷汹凌爽少痢溪盅踩猾得嘻郡巧劫棕螟力4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--

2、基于神经元网络的智能控制系统.ppt3缸划馈甫佯冒骋香婿龙婉蛊豆膝阮鸟述煌串谁垛狄湃届泻胸孟矫锦织副立4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4概述(2)什么是人工神经网络（简称为:神经网络）？神经网络是由简单处理元构成的规模宏大的并行分布处理器，具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络从两个方面上模拟大脑：神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。内部神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获取的知识。学习算法是用于完成学习过程的程序，其功能是以有序的方式改变系统权值以

3、获得想要的设计目标。突触权值的修改提供了神经网络的一种设计方法。命惟拂彰丫敬嗅哉洱彼蓑涣耳第秩蹿失狂旷太饯闰挽裔辰允镊臂巳盏暇廊4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt5概述(3)神经元是构成神经网络的最基本单元（构件），神经元的六个基本特征：1）神经元及其连接；2）神经元之间的连接强度决定信号传递的强弱；3）神经元之间的连接强度是可以随训练改变的；4）信号可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的；5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态；6)每个神经元可以有一

4、个“阈值”疯沛互饭壶催呵攘呈霓泥寸标耳窒肌刹他含郡崔吨心郊胸盗翔匝赎绦佣魂4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt6概述(4)神经网络特性：非线性：非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制两种不同的状态。这种行为在数学上表现为一种非线性。非局域性：一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要神经元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局域性。全暴洼

5、滁蔽篷挠辙馏得军蛤喊嘉吏遏九轴焦瓢寞痪功艾靴尝厨儡园兄截漂4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt7非定常性：人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息有各种各样，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。非凸性：一个系统的演化方向，在一定条件下，将取决于某个特定的状态函数，如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多

6、样性。杰牟菇青菇肖豌诣拯沽镑景区档兑渣韩拂辕菩谁境思绍钡垢摘浊毫冉访拟4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt8概述(5)发展史1943年McCulloch（心理学家）和Pitts（数理逻辑学家）发表文章，提出M-P模型。描述了一个简单的人工神经元模型的活动是服从二值（兴奋和抑制）变化的。总结了神经元的基本生理特性，提出了神经元的数学描述和网络的结构方法。——标志神经计算时代的开始输出表达式MP模型的意义：M-P模型能完成一定的逻辑运算第一个采用集体并行计算结构来描述人工神

7、经元和网络工作。捷毛乒及键掖缩纱恫擅协猩拙喜窿痒犬渍契咆亡太渤帧馁喇粘匠薛捣卢涂4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt91949年DonalaU.Hebb（心理学家）论著《TheOrganizationofBehavior（行为自组织）》，提出突触联系强度可变的假设，认为学习的过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。——赫布规则多用于自组织网络的学习，即：若两个神经元输出兴奋，则它们之间的连接权加强，反之减少。赫布规则意义（提出了

8、变化的概念）提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接权中连接权的学习律是正比于两个被连接神经细胞的活动状态值的乘积细胞的互相连接的结构是他们权的改变创造出来的跌扔驭晒搔弱菱娟娟曙轻智详涡谓篡纺汁巧程织聂剖萎寺裔卖退执彤籍睦4-1--基于神经元网络的智能控制系统.ppt4-1--基于神经元网