最新智能控制--第6章 神经网络理论基础幻灯片.ppt

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1、智能控制--第6章神经网络理论基础模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面还远没有达到人脑的境界。人工神经网络从另一个角度出发，即从人恼的生理学和心理学着手，通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分智能行为。人工神经网络（简称神经网络，NeuralNetwork）是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。1982年，物理学家Hoppield提出了Hop

2、pield神经网络模型，该模型通过引入能量函数，实现了问题优化求解，1984年他用此模型成功地解决了旅行商路径优化问题(TSP)。在1986年，在Rumelhart和McCelland等出版《ParallelDistributedProcessing》一书，提出了一种著名的多层神经网络模型，即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍的神经网络。4新连接机制时期（1986-现在）神经网络从理论走向应用领域，出现了神经网络芯片和神经计算机。神经网络主要应用领域有：模式识别与图象处理（语音、指纹、故障检测和图象压缩等）、

3、控制与优化、预测与管理（市场预测、风险分析）、通信等。6.2神经网络原理神经生理学和神经解剖学的研究表明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经元交织在一起的网状结构构成，其中大脑皮层约140亿个神经元，小脑皮层约1000亿个神经元。人脑能完成智能、思维等高级活动，为了能利用数学模型来模拟人脑的活动，导致了神经网络的研究。神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支—树突组成。轴突功能是将本神经元的

4、输出信号(兴奋)传递给别的神经元，其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接收到的所有信号进行简单地处理后，由轴突输出。神经元的轴突与另外神经元神经末梢相连的部分称为突触。图单个神经元的解剖图神经元由三部分构成：（1）细胞体（主体部分）：包括细胞质、细胞膜和细胞核；（2）树突：用于为细胞体传入信息；（3）轴突：为细胞体传出信息，其末端是轴突末梢，含传递信息的化学物质；（4）突触：是神经元之间的接口（104~105个/每个神经元）。一个神经元通过其

5、轴突的神经末梢，经突触与另外一个神经元的树突连接，以实现信息的传递。由于突触的信息传递特性是可变的，随着神经冲动传递方式的变化，传递作用强弱不同，形成了神经元之间连接的柔性，称为结构的可塑性。通过树突和轴突，神经元之间实现了信息的传递。神经元具有如下功能：(1)兴奋与抑制：如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时即为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于动作电位的阈值时即为抑制状态，不产生神经冲动。(2)学习与遗忘：由于神经元结

6、构的可塑性，突触的传递作用可增强和减弱，因此神经元具有学习与遗忘的功能。6.3神经网络的分类目前神经网络模型的种类相当丰富，已有近40余种神经网络模型。典型的神经网络有多层前向传播网络（BOP网络）、Hopfield网络、CMAC小脑模型、ART网络、BAM双向联想记忆网络、SOM自组织网络、Blotzman机网络和Madaline网络等。根据神经网络的连接方式，神经网络可分为两种形式：（1）前向网络如图所示，神经元分层排列，组成输入层、隐含层和输出层。每一层的神经元只接受前一层神经元的输入。输入模式经过各层的

7、顺次变换后，由输出层输出。在各神经元之间不存在反馈。感知器和误差反向传播网络采用前向网络形式。图前馈型神经网络（2）反馈网络该网络结构在输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。这种神经网络是一种反馈动力学系统，它需要工作一段时间才能达到稳定。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用最广泛的模型，它具有联想记忆的功能，如果将Lyapunov函数定义为寻优函数，Hopfield神经网络还可以解决寻优问题。图反馈型神经网络(3)自组织网络网络结构如图所示。Ko

8、honen网络是最典型的自组织网络。Kohonen认为，当神经网络在接受外界输入时，网络将会分成不同的区域，不同区域具有不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信号激励，从而形成一种拓扑意义上的特征图，该图实际上是一种非线性映射。这种映射是通过无监督的自适应过程完成的，所以也称为自组织特征图。Kohonen网络通过无导师的学习方式进行权值的学习，稳定后的网络输出就对输入模