智能控制 第3章 人工神经元网络控制论-网络模型
人工智能重点总结
人工智能重点总结第一章：开展简史〔此处为简答题〕1.人工智能的萌芽〔1956年以前〕1936年，图灵创立了自动机理论〔后人称为图灵机〕，提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了根底，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。
麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型〞是世界上第一个神经网络模型〔MP模型〕，开创了从结构上研究人类大脑的途径。
1948年维纳发表?控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学?，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。
1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要奉献是为形式逻辑奠定了根底。
形式逻辑是一切推理活动的最根本的出发点。
在他的代表作?工具论?中，就给出了形式逻辑的一些根本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。
此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。
其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。
2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon〔培根〕〔1561-1626〕，他的主要奉献是系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法那么。
Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。
Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。
3、德国数学家、哲学家 Leibnitz〔莱布尼茨〕〔1646-1716〕，他提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。
他曾经做出了能进行四那么运算的手摇计算机4、英国数学家、逻辑学家 Boole〔布尔〕〔1815-1864〕，他初步实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。
5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel〔哥德尔〕〔1906-1978〕，他证明了一阶谓词的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。
此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
《智能控制》课程教学大纲(本科)
《智能控制》课程教学大纲注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标（-）课程地位《智能控制》是自动化专业的专业教育课程，代表着自动控制理论发展的新阶段，教学目的是培养学生掌握智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分析设计的一般方法及其应用。
本课程以智能控制中发展比较成熟的模糊控制、神经网络技术的理论与应用作为主要教学内容，介绍在工业领域中用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。
学生通过本课程的学习，可掌握智能控制系统的基本概念、工作原理、设计方法和实际应用，具备初步的运用智能控制理论和技术，对复杂控制工程问题进行分析、设计及解决实际问题的能力。
（二）课程目标（1）理解智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分析与设计的理论知识体系，具有面向自动化领域复杂控制工程问题的理解能力；培养大学生的科学精神，实事求是、开拓进取；（2）掌握模糊控制及人工神经网络的基本原理，具有运用智能控制理论，针对复杂控制工程问题进行计算和模拟的能力；培养大学生顽强拼搏、不畏挫折、勇于创新的精神。
（3）掌握智能控制系统设计的基本方法，具有运用智能控制理论和技术，针对复杂控制工程问题进行分析、设计和改进的能力。
二、课程目标达成的途径与方法《智能控制》课程教学以课堂教学为主，结合自主学习和上机教学，针对难以建模的控制对象，学习用模糊控制或人工神经网络控制的基本理论和方法，分析控制系统任务需求, 设计控制器的专业基础知识。
培养学生掌握智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分析设计的一般方法，具备初步的运用智能控制理论和技术，针对复杂控制工程问题进行分析、设计和改进的能力。
（1）课堂教学主要讲述智能控制的基本概念，基本原理、基本设计方法，在课堂教学中，充分引入互动环节，提高教学效果。
通过指导学生学习使用MATLAB仿真软件，进行简单的工程实例设计，使学生能够更加容易理解抽象的理论知识，提高学习兴趣，熟悉智能控制系统分析与设计的理论知识体系，形成良好的思维方式和学习方法。
智能控制整理
第一章：1、传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。
2、智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。
3、IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)4、AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。
AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
5、智能控制：即设计一个控制器，使之具有学习、抽象、推理、决策等功能，并能根据环境信息的变化作出适应性，从而实现由人来完成的任务。
6、智能控制的几个重要分支为模糊控制、神经网络控制和遗传算法。
7、智能控制的特点：1，学习功能2，适应功能3，自组织功能4，优化功能8、智能控制的研究工具：1，符号推理与数值计算的结合2，模糊集理论3，神经网络理论4，遗传算法5，离散事件与连续时间系统的结合。
9、智能控制的应用领域，例如智能机器人控制、计算机集成制造系统、工业过程控制、航空航天控制和交通运输系统等。
第二章：10、专家系统：是一类包含知识和推理的智能计算机程序，其内部包含某领域专家水平的知识和经验，具有解决专门问题的能力。
11、专家系统的构成：由知识库和推理机（知识库由数据库和规则库两部分构成）12、专家系统的建立：1，知识库2，推理机3，知识的表示4，专家系统开发语言5，专家系统建立步骤。
13、专家控制：是智能控制的一个重要分支，又称专家智能控制。
所谓专家控制，是将专家系统的理论和技术同控制理论、方法与技术相结合，在未知环境下，仿效专家的经验，实现对系统的控制。
14、专家控制的基本结构：15、专家控制与专家系统的区别：1，专家控制能完成专门领域的功能，辅助用户决策；专家控制能进行独立的、实时的自动决策。
智能控制理论简述
智能控制理论简述智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
智能控制是指驱动智能机器自主地实现其目标的过程,即无需人的直接干预就能独立地驱动智能机器实现其目标。
其基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉,也就是说它是一门边缘交叉学科。
控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。
20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
近20年来,智能控制理论(IntelligentControl Theory)与智能化系统发展十分迅速[1].智能控制理论被誉为最新一代的控制理论,代表性的理论有模糊控制(Fuzzy Control)、神经网络控制(Neural Networks Control)、基因控制即遗传算法(Genetic Aigorithms)、混沌控制[2](Chaotic Control)、小波理论[3](Wavelets Theo-ry)、分层递阶控制、拟人化智能控制、博奕论等.应用智能控制理论解决工程控制系统问题,这样一类系统称为智能化系统。
它广泛应用于复杂的工业过程控制[4]、机器人与机械手控制[5]、航天航空控制、交通运输控制等.它尤其对于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素.采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时,都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。
自从“智能控制”概念的提出到现在,自动控制和人士_智能专家、学者们提出了各种智能控制理论,下面对一些有影响的智能控制理论进行介绍。
（1）递阶智能(Hierarchical IntelligentControl)阶智能控制是由G.N.Saridis提出的,它是最早的智能控制理论之一。
人工智能控制技术课件：神经网络控制
例如，在听觉系统中，神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此，柯赫仑（Kohonen）认为，神经网络在接受外
界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有
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有序图。这种有序图也称之
,
,
⋯
,
)
若 输 入 向 量 X= ( 1
， 权 值 向 量
2
W=(1 , 2 , ⋯ , ) ，定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为：
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数，当实际输出符合期
望时，不对权值进行调整，否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟，从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型，其中 是神经元的输入信号，
表示一个神经元同时接收多个外部刺激；
是每个输入所对应的权重，它对应
于每个输入特征，表示其重要程度；
是神经元的内部状态； 是外部输入信
号； 是一个阈值（Threshold）或称为
第三代神经网络：
2006年，辛顿（Geofrey Hinton）提出了一种深层网络模型——深度
置信网络（Deep Belief Networks，DBN），令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域，采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式，通过神经元及其相互连接的权值，逼近系统
智能控制方法
智能控制方法智能控制方法是指采用人工智能技术来设计、实现和控制系统的一种方法。
智能控制方法具有高效性、可靠性和自适应性等特点，在工业生产、机器人控制、交通运输和医疗等领域得到了广泛应用。
本文主要介绍人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑控制等几种常用的智能控制方法。
一、人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元，神经元之间通过连接实现信息传递和处理。
ANN具有自适应性和高度非线性特性，可以用于模式识别、预测和控制等方面。
在智能控制领域中，可以使用ANN对系统进行建模和控制。
具体地说，输入层用来接收传感器数据，输出层用来输出控制指令，隐藏层则根据输入层的数据，使用反向传播算法对权值进行训练，以使得预测误差最小化。
然后，将训练后的ANN用于实时控制系统，以实现自适应控制。
二、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种计算智能方法，模拟自然选择和遗传进化过程，通过适应度函数来评估个体的优劣程度，并利用交叉、变异等操作来优化个体的特征。
遗传算法具有全局优化、自适应性和并行处理等特点，适用于求解局部极小值和高维空间优化问题。
在智能控制领域中，可以使用遗传算法优化控制器的参数。
具体地说，先使用传统控制器设计方法获得一个初步的控制器，然后使用遗传算法优化控制器的参数，以使得控制效果最优。
在优化过程中，可以通过适应度函数评估控制器的性能，并通过群体演化的过程实现控制器参数的迭代优化。
三、模糊逻辑控制模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）是一种基于模糊逻辑的控制方法。
模糊逻辑是一种模糊概念的推理和处理方法，它考虑到了不确定性和模糊性，使得控制器更加灵活和鲁棒。
FLC通常由模糊化、规则库、推理和去模糊化等步骤组成。
在智能控制领域中，可以使用FLC来控制具有复杂非线性特性的系统。
智能控制理论简述
智能控制理论简述智能控制(intelligent controls)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
智能控制是指驱动智能机器自主地实现其目标的过程,即无需人的直接干预就能独立地驱动智能机器实现其目标。
其基础是人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科的交叉，也就是说它是一门边缘交叉学科。
控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。
20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
近20年来,智能控制理论(IntelligentControl Theory)与智能化系统发展十分迅速［1］.智能控制理论被誉为最新一代的控制理论，代表性的理论有模糊控制(Fuzzy Control)、神经网络控制(Neural Networks Control)、基因控制即遗传算法(Genetic Aigorithms)、混沌控制［2］ (Chaotic Control)、小波理论［3］ (Wavelets Theo-ry)、分层递阶控制、拟人化智能控制、博奕论等.应用智能控制理论解决工程控制系统问题，这样一类系统称为智能化系统。
它广泛应用于复杂的工业过程控制［4］、机器人与机械手控制［5］、航天航空控制、交通运输控制等•它尤其对于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素.采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时，都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。
自从“智能控制”概念的提出到现在，自动控制和人士—智能专家、学者们提出了各种智能控制理论，下面对一些有影响的智能控制理论进行介绍。
(1)递阶智能(Hierarchical IntelligentControl)阶智能控制是由G.N.Saridis提出的,它是最早的智能控制理论之一。
控制系统的神经网络模型控制方法
控制系统的神经网络模型控制方法控制系统是现代工业生产过程中不可或缺的关键组成部分。
神经网络模型控制方法在控制系统领域中得到了广泛应用，其独特的特点和优势使其成为一种有效的控制策略。
本文将介绍神经网络模型控制方法的基本原理、应用领域以及未来发展方向。
一、神经网络模型控制方法的基本原理神经网络模型控制方法利用人工神经网络来建立控制系统的数学模型，以实现对系统的准确控制。
其基本原理包括神经网络模型的建立、训练和控制。
1.1 神经网络模型的建立神经网络模型通过对系统的输入和输出数据进行采样和处理，建立起系统的模型。
常见的神经网络模型包括前馈神经网络和递归神经网络，它们通过各自的网络结构和神经元连接方式来模拟系统的非线性特性。
1.2 神经网络模型的训练神经网络模型的训练是指通过对已知输入输出数据进行学习，调整神经网络模型的连接权值和阈值，使得模型能够准确地拟合实际系统的动态特性。
常用的训练算法包括误差反向传播算法和径向基函数网络算法等。
1.3 神经网络模型的控制神经网络模型的控制是指根据系统的状态信息，利用训练好的神经网络模型对系统的输出进行调整，以实现对系统的控制。
控制方法可以根据系统的要求和目标来设计，常见的方法包括比例积分微分控制器、模糊控制器和自适应控制器等。
二、神经网络模型控制方法的应用领域神经网络模型控制方法能够应用于各种不同类型的控制系统，具有广泛的应用领域。
2.1 工业控制系统神经网络模型控制方法在工业控制系统中得到了广泛应用，如机械控制、化工控制和电力系统控制等。
神经网络模型能够准确地建立起系统的数学模型，实现对系统动态特性的精确控制。
2.2 交通控制系统交通控制系统是一个典型的复杂系统，神经网络模型控制方法在交通灯控制、路径规划和交通流优化等方面具有广泛的应用价值。
通过对交通数据的采集和处理，神经网络模型能够准确地预测交通流量，优化交通信号控制策略，提高交通效率。
2.3 机器人控制系统神经网络模型控制方法在机器人控制系统中能够实现对机器人动作和决策的精确控制。
控制系统中的神经网络与智能控制技术
控制系统中的神经网络与智能控制技术在现代科技的发展中，控制系统扮演着重要的角色，它用于监测和管理各种工业和非工业过程。
随着技术的不断进步，控制系统也在不断提升。
神经网络和智能控制技术作为现代控制系统中的关键组成部分，正在被广泛研究和应用。
本文将重点探讨控制系统中神经网络和智能控制技术的应用和发展。
一、神经网络与控制系统神经网络是模拟人脑神经元网络结构和功能的数学模型，它能够通过学习和训练来逼近和模拟人脑的决策过程。
在控制系统中，神经网络可以用于处理和解决复杂的非线性控制问题。
通过神经网络的学习和适应能力，控制系统可以更好地应对不确定性和非线性特性。
1.1 神经网络在控制系统中的基本原理神经网络模型由多个神经元组成，这些神经元通过连接权重相互连接。
每个神经元将输入信号经过激活函数进行处理，产生输出信号，并传递给其他神经元。
通过调整连接权重和激活函数参数，神经网络可以逐步地优化输出结果，实现更精确的控制。
1.2 神经网络在控制系统中的应用神经网络在控制系统中有广泛的应用，例如在机器人控制、电力系统控制和交通管理等领域。
在这些应用中，神经网络能够通过学习和自适应的方式，提高系统的鲁棒性和稳定性，使得系统能够更好地适应不确定性和变动性。
二、智能控制技术智能控制技术是指结合人工智能和控制理论，用于设计和实现智能化的控制系统。
智能控制技术通过引入模糊逻辑、遗传算法和专家系统等，能够更好地适应动态和非线性控制问题。
2.1 智能控制技术的基本原理智能控制技术的核心思想是将人类专家的经验和知识转化为计算机程序，使得系统能够进行智能化的决策和控制。
通过建立模糊规则和使用遗传算法进行参数优化，智能控制系统能够自主学习和适应环境的变化，对于复杂的动态系统具有较好的控制性能。
2.2 智能控制技术的应用智能控制技术在工业自动化、机器人控制和交通管理等领域有着广泛的应用。
例如，在工业生产中，智能控制系统可以根据实时数据和模糊规则，自主地进行生产调度和质量控制；在交通管理中，智能控制系统可以根据交通流量和路况信息，优化信号配时和路线选择，提高交通效率和安全性。
【精品论文】智能控制题目及解答
智能控制题目及解答第一章绪论作业作业内容1．什么是智能、智能系统、智能控制？2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？3．比较智能控制与传统控制的特点。
4．把智能控制看作是AI(人工智能)、OR(运筹学)、AC(自动控制)和IT(信息论)的交集，其根据和内涵是什么?5．智能控制有哪些应用领域？试举出一个应用实例，并说明其工作原理和控制性能。
1 答：智能：能够自主的或者交互的执行通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习等一系列活动的能力，即像人类那样工作和思维。
智能系统：是指具有一定智能行为的系统，对于一定的输入，它能产生合适的问题求解相应。
智能控制：智能控制是控制理论、计算机科学、心理学、生物学和运筹学等多方面综合而成的交叉学科，它具有模仿人进行诸如规划、学习、逻辑推理和自适应的能力。
是将传统的控制理论与神经网络、模糊逻辑、人工智能和遗传算法等实现手段融合而成的一种新的控制方法。
2 答：（1）人作为控制器的控制系统：人作为控制器的控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。
（2）人-机结合作为作为控制器的控制系统：机器完成需要连续进行的并需快速计算的常规控制任务，人则完成任务分配、决策、监控等任务。
（3）无人参与的自组控制系统：为多层的智能控制系统，需要完成问题求解和规划、环境建模、传感器信息分析和低层的反馈控制任务。
3 答：在应用领域方面，传统控制着重解决不太复杂的过程控制和大系统的控制问题；而智能控制主要解决高度非线性、不确定性和复杂系统控制问题。
在理论方法上，传统控制理论通常采用定量方法进行处理，而智能控制系统大多采用符号加工的方法；传统控制通常捕获精确知识来满足控制指标，而智能控制通常是学习积累非精确知识；传统控制通常是用数学模型来描述系统，而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统。
在性能指标方面，传统控制有着严格的性能指标要求，智能控制没有统一的性能指标，而主要关注其目的和行为是否达到。
第三部分神经网络控制案例
5
6
7
8
2、人工神经元模型
• 人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。 它是神经网络的基本处理单元。如图所示为一种 简化的人工神经元结构。它是一个多输入、单输 出的非线性元件。
2
3
神经元主要由三部分组成：树突、细胞体和轴突。
树突：神经元的输入， 将电信号传送到细胞体。
细胞体：对这些输入信 号进行整合并进行阈值 处理。
轴突：神经元的输出， 将细胞体信号导向其他 神经元。
突触：一个神经细胞的 轴突和另一个神经细胞 树突的结合点。
4
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：
• 第二、系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被 存储到网络中。
40
1、离散d网络
（1）网络的结构和工作方式 • 离散Hopfield网络是一个单层网络，有n个神经元
节点，每个神经元的输出均接到其它神经元的输 入。
• 各节点没有自反馈，每个节点都附有一个阀值。 每个节点都可处于一种可能的状态（1或－1）， 即当该神经元所受的刺激超过其阀值时，神经元 就处于一种状态（比如1），否则神经元就始终处 于另一状态（比如－1）。
23
（4）竞争式学习 • 竞争式学习属于无教师学习方式。此种学习方式
利用不同层间的神经元发生兴奋性联接，以及同 一层内距离很近的神经元间发生同样的兴奋性联 接，而距离较远的神经元产生抑制性联接。在这 种联接机制中引入竟争机制的学习方式称为竟争 式学习。它的本质在于神经网络中高层次的神经 元对低层次神经元的输入模式进行竞争识别。
神经网络控制
神经网络控制在现代技术领域中，神经网络控制是一种采用神经网络模型进行系统控制的方法。
神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接的方式构建的计算模型，通过学习和训练，神经网络能够模仿人类的思维方式和决策过程。
神经网络控制的基本原理是利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力，将系统的输入和输出关系建模成一个复杂的非线性函数，通过训练神经网络使其学习到这个函数的映射关系，从而实现对系统的控制。
神经网络控制在各个领域都有着广泛的应用，例如自动驾驶汽车、智能机器人、金融交易系统等。
在自动驾驶汽车中，神经网络控制可以根据传感器信息和环境数据实时调整车辆的速度和方向，使其具备更加智能的驾驶能力。
在工业控制系统中，神经网络控制可以用于优化控制器的参数，提高系统的响应速度和稳定性，从而提高生产效率和降低成本。
在金融领域，神经网络控制可以根据市场数据和交易历史预测股市走势，指导投资决策，提高投资的成功率。
神经网络控制虽然具有很多优势，例如适应复杂非线性系统、具有良好的泛化能力等，但也面临着许多挑战。
神经网络模型的训练需要大量的数据和计算资源，训练时间长、成本高是其中的主要问题。
此外，神经网络模型具有一定的不透明性，难以解释其决策过程和逻辑，这在一些对解释性要求比较高的应用场景中可能会成为障碍。
未来随着人工智能技术的不断发展和应用场景的拓展，神经网络控制将会在更多的领域得到应用和改进。
研究人员将继续探索如何提高神经网络模型的训练效率和泛化能力，以及如何解决神经网络模型的可解释性问题，从而更好地发挥神经网络控制在系统控制领域的作用。
综上所述，神经网络控制作为一种基于神经网络模型的系统控制方法，在现代技术领域具有着广泛的应用前景和发展空间，同时也面临着一些挑战和问题需要不断的研究和改进。
通过持续的努力和创新，相信神经网络控制将会为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
智能控制理论及应用PPT课件
20世纪50年代至70年代是神经网络研究的萧条期，但仍有 不少学者致力于神经网络模型的研究；
Albus在1975年提出的CMAC神经网络模型，利用人脑记 忆模型提出了一种分布式的联想查表系统；
Grossberg在1976年提出的自谐振理论（ART）解决了无 导师指导下的模式分类；
到了80年代，人工神经网络进入了发展期：
1985年8月，IEEE在美国纽约召开了第一届智能控制学术 研讨会，会上集中讨论了智能控制的原理和系统结构等问题。 这次会议之后不久，IEEE控制系统学会成立了智能控制专业委 员会。1987年1月，IEEE控制系统学会和计算机学会在美国费 城联合召开了智能控制的第一次国际会议，来自美、欧、日、 中以及其他国家的150余位代表出席了这次学术盛会。
从控制论的角度出发：智能控制是驱动智能机器自主地实 现其目标的过程。或者说，智能控制是一类无需人的干预就能 独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制方法。
以上各种描述说明：智能控制具有认知和仿人的功能；能 适应不确定性的环境；能自主处理信息以减少不确定性；能可 靠地进行规划，产生和执行有目的的行为，以获取最优的控制 效果。
1968年扎德首次公开发表其“模糊控制算法”；
1973年他又发表了语言与模糊逻辑相结合的系统建立方法； 1974年伦敦大学Mamdani博士首次尝试利用模糊逻辑，成 功地开发了世界上第一台模糊控制的蒸汽引擎；
1979年T.J.Procky和E.H.Mamdani共同提出了自学习概念， 使系统性能大为改善；
11
18.07.2020
北京科技大学自动化学院控制科学与工程系
1.2 智能控制的发展概况
1.2.1 智能控制的产生 人们将智能控制的产生归结为二大主因，一是自动控制理
智能控制概论讲解
精品资料
2. 传统(chuántǒng)控制理论的局限性
随着复杂系统的不断涌现，传统控制理论(lǐlùn)越来越多 地显示它的局限性。
什么叫复杂系统？其特征表现为：
1. 控制对象的复杂性 模型的不确定性；
高度非线性；
分布式的传感器和执行机构； 动态突变； 复杂的信息模式。
13
精品资料
2. 环境的复杂性 变化的不确定性； 难以辨识； 传统控制中，只考虑控制器与对象，忽略环境
1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算
机学会联合召开了智能控制国际会议。这是智能控制的第
一次国际会议，显示出智能控制的长足进展；同时也说明
了：由于许多新技术问题的出现以及相关理论与技术的发
展，需要重新考虑控制领域及其邻近学科。这次会议及其
后续相关事件表明，智能控制作为一门独立学科已正式在27
28
精品资料
7. 智能控制研究的主要内容
● 智能控制系统基本结构和机理的研究 ● 混合系统的建模和控制
● 基于模糊集合、神经元网络、遗传算法、进化(jìnhuà)算法等 智能控制器的开发和研究。
● 智能(zhì nénɡ)计算和软计算的开发和研究
● 自组织、自学习的结构和方法的研究 ● 基于多代理(Multi-agent)智能控制系统的开发和研究
15
精品资料
自适应控制、鲁棒控制不能克服数学模型严重的不 确定性和工作点剧烈的变化。
（3） 传统的控制系统输入信息模式单一 通常处理(chǔlǐ)较简单的物理量：
电量（电压、电流、阻抗）； 机械量（位移、速度、加速度）；
复杂系统要考虑：视觉、听觉、触觉信号，包 括图形、文字、语言、声音等信息。
智能控制课后答案
1、 神经元的种类有哪些？它们的函数关系如何？一、神经元模型神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。
它是模拟生物神经元的结构和功能、并从数学角度抽象出来的一个基本单元。
它是神经网络的最基本的组成部分。
神经元一般是多输入-单输出的非线性器件。
模型可以描述为i ij j i i jNet w x s θ=+-∑()i i u f Net =()()i i i y g u h Net ==假设()i i g u u =，即()i i y f Net =i u 为神经元的内部状态；i θ为阀值；i x 为输入信号，1,...,j n =；ij w 为表示从j u 单元到i u 单元的连接权系数；i s 为外部输入信号。
常用的神经元非线性特性有以下四种（1） 阀值型10()00i i i Net f Net Net ⎧>⎪=⎨≤⎪⎩（2） 分段线性型00max 0()i i i i i i il i ilNet Net f Net kNet Net Net Net f Net Net ⎧≤⎪=≤≤⎨⎪≥⎩（3） Sigmoid 函数型1()1i i Net T f Net e -=+（4） Tan 函数型()i i i i Net Net T T i Net Net T T ee f Net ee ---=+2、 为什么由简单的神经元连接而成的神经网络具有非常强大的功能？神经系统是一个高度复杂的非线性动力学系统，虽然每一个神经元的结构和功能十分简单，但由大量神经元构成的网络系统的行为却是丰富多彩和十分复杂的。
从神经元模型角度来看，有线性处理单元和非线性处理单元。
从网络结构方面来看，有：前向网络、反馈网络和自组织网络。
3、神经网络按连接方式分有哪几类，按功能分有哪几类、按学习方式分又有哪几类？ 神经网络按连接方式？神经网络按连接方式分神经网络是由通过神经元的互连而达到的。
根据神经元的连接方式的不同，神经网络可分为以下四种形式：（1） 前向网络 由输入层、隐含层和输出层组成。
智能控制基础-神经网络
第6章 神经网络控制
7
智能控制 基是神经系统结构和功能基本单位，典型的神经 元结构图4-1所示。
第6章 神经网络控制
图4-1 神经元结构 8
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
视网膜的信息处理机制
光感受器细胞将光波所携带的自 然图像信息转变成神经元电信息
囊泡
受体
K+ Na+ K+
4 神经网络具有自组织、自学习功能，是自适应组 织系统。
第6章 神经网络控制
26
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的研究主要包括： 神经网络基本理论研究 神经网络模型的研究 神经网络应用研究 神经网络及其融合应用技术
第6章 神经网络控制
27
智能控制 基础
4.1.3
神经网络学习
神经元之间高度互连实现并行处理而表现出的群体特性是非常 复杂，甚至是混沌的； 3利用神经网络通过学习过程可以从周围环境获取知识，中 间 神经元的连接强度（权值）用来表示存贮的知识。
第6章 神经网络控制
20
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的结构按照神经元连接方式可分成前馈网络 和反馈网络。
（2）Sigmoid函数
（2）
1
f ( X ) 1 eaX
a 0
图4-3 常用的几种激励函数
第6章 神经网络控制
16
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
常用的激励函数如图4-3所示：
（3）双曲正切函数
（3）
f ( X ) 1 eaX 1 eaX
a 0
（4）高斯函数 X2
智能控制技术复习题课后答案
, N² O 代表
。25、正中、负零
26. 在模糊控制中，模糊推理的结果是
量。26、模糊
27. 在模糊控制中，解模糊的结果是 28. 基本模糊控制器的组成包括知识库以及 模糊化接口、推理机、解模糊接口
量。确定量 、 和 。
29. 在模糊控制中，实时信号需要
才能作为模糊规则的输入，从而完成模糊推理。
和
。
17．普通集合可用
函数表示,模糊集合可用
函数表示。特征、隶属
18．某省两所重点中学在(x1~x5)五年高考中，考生“正常发挥”的隶属函数分别为
0.85、0.93、0.89、0.91、0.96 和 0.92、0.96、0.87、0.93、0.94。则在研究该省重点中学高
考考生水平发挥的状况时，论域应为 X
和
32.暖和、很好
33．在水位、压力、暖和、表演、中年人和比较好中可作为语言变量值的有
、
和。
33、暖和、中年人和比较好
34．在水位、寒冷、温度、表演和偏高中可作为语言变量值的有
和
。 34.寒冷、偏高
35. 模糊控制的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的
总结成一系列
以“
”形式表示的控制规则。
35、控制策略 “IF 条件 THEN 作用”
29、 模糊化
30．模糊控制是建立在
基础之上的，它的发展可分为三个阶段，分别为
、
、
和
。
30、人工经验 模糊数学发展和形成阶段 产生了简单的模糊控制器 高性能模糊控制阶段
31．模糊集合逻辑运算的模糊算子为
、
和
。
31、交运算算子 并运算算子 平衡算子
32．在温度、成绩、暖和、口才和很好中可作为语言变量值的有
《智能控制》PPT课件
1.1.4 智能控制的研究对象 （1）不确定性的模型
7
模型的不确定性包含两层意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的结构和参数可 能在很大范围内变化。
可以概括为：智能控制是“三高三性”的产物。即“控制系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能”
8
1.1.5 智能控制系统的结构 1.智能控制系统的基本结构
数据库
感知信息 与处理
认知学习 智能控制器
评价机构
传感器
环境 广义对象
还包括外部各种干 扰等不确定制、神经网络控制、专家控制、 学习控制及仿人控制等。
3
第一章
第一节 智能控制的基本概念 1.1.1 智能控制的由来
绪论
传统控制理论（包括经典控制理论和现代控制理论）是建立在被控对象精确数学模
型基础上的控制理论。实际上，许多工业被控对象或过程常常具有非线性、时变性、变 结构、多层次、多因素以及各种不确定性等，难于建立精确的数学模型。即使对一些复 杂对象能够建立起数学模型，模型也往往过于复杂，既不利于设计也难于实现有效控制。 虽然对缺乏数学模型的被控对象可以进行在线辨识，但是由于算法复杂、实时性差，使 得应用范围受到一定限制。
IC：智能控制(intelligent control) AI：人工智能(artificial intelligent) AC：自动控制(automatic control)
9
2. 分层递阶智能控制结构
1977年Saridis以机器人控制为背景提出了三级递阶控制结构。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
38/102
图3－15
39/102
当前输出
1 1 1 net1 w x w x w 1 11 1 12 2 10 1 x1 (2) x 2 3 2 1 1 1 net1 w x w x w 2 21 1 22 2 20 2 x1 0 x 2 1 1 1 1 o1 0.1192 2 net1 1 e 1 1 e 1 1 o2 0.731 1 net1 1 e 2 1 e 2 2 2 2 net1 w11 o1 w12 o 2 w10 1 o1 0 o 2 2 1.8808 2 2 2 net2 w o w o w 2 21 1 22 2 20 1 o1 (2) o 2 3 1.6572 1 y1 2 0.1323 net1 1 e 1 y2 0.8399 net 2 1 e 2
3/102
发展历史
1943年，心理学家McCmloch和数学家Pitts合作提 出形式神经元数学模型(MP)，揭开了神经科学理论 的新时代。 1944年Hebb提出了改变神经元连接强度的Hebb规 则。 1957年Rosenblatt首次引进了感知器概念 （Perceptron)。。 1976年，Grossberg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，他引入了“计算能量函数”的概念，给 出了网络的稳定性判据。 1986年，Rumelhart等PDP研究小组提出了多层前 向传播网络的BP学习算法。
13/102
3.1.2 神经网络的模型分类
1
前向网络 反馈网络 相互结合型网络 混合型网络
2
3
4
14/102
网络结构图
. . .
(a)
. .
.
(b)
(c) 图 3-1-7
(d)
15/102
3.1 引言
3.1.1 神经元模型 3.1.2 神经网络的模型分类 3.1.3 神经网络的学习算法 3.1.4 神经网络的泛化能力
23/102
目录
3.1 引言
3.2
3.3
前向神经网络模型
动态神经网络模型 神经网络控制基础 非线性动态系统的神经网络辨识 3.6 3.7
3.8
3.9
神经网络控制的学习机制
神经网络控制器的设计
3.10 单一神经元控制法
24/102
3.2 前向神经网络模型
3.2.1 网络结构
3.2.2 多层传播网络的BP学习算法 3.2.3 快速的BP改进算法
纠错学习
有导师学习方法 ，依赖关于输出节点的外部 反馈改变权系数。它常用于感知器网络、多 层前向传播网络和Boltzmann机网络。其学 习的方法是梯度下降法。 最常见的学习算法有δ规则、模拟退火学习规 则。
20/102
无导师学习
学习表现为自适应实现输入空间的检测规则。 它常用于ART、Kohonen自组织网络。 在这类学习规则中,关键不在于实际节点的输 出怎样与外部的期望输出相一致，而在于调 整参数以反映观察事件的分布。 例如Winner-Take-All 学习规则 。
2 2 2 2 2 2 1 w o ( 1 o ) ( w w k k1 1 1 1 11 2 21 )o1 (1 o1 ) 0.2811 1 2 2 2 2 2 2 1 w o ( 1 o ) ( w w k k2 2 2 2 1 12 2 22 )o 2 (1 o 2 ) 0.04176 k k
p 1 p 1 i 1 N N no
φ（· ）是一个正定的、可微的凸函数 ，常取
1 no E p ( t pj y pj ) 2 2 i 1
32/102
2. 单层网络的学习算法
激励函数为线性函数时，可通过最小二乘法 来 学习。
W T X (XX )
T T
T -1
激励函数为非线性函数时，可采用Delta规则， 即梯度法，有
p w ji E p w ji (t pj y pj ) y pj w ji
α是学习因子
33/102
3. 多层前向网络学习算法
针对多层前向网络 有导师学习
34/102
网络模型
第r＋1个隐含层：
r 1) r) Net(pj w rjl1o(pl rj1 l 1 r) r 1 ( w rjl1o(pl rj1 ) l 1 nr nr
16/102
3.1.3 神经网络的学习算法
a
有导师学习 无导师学习
b
17/102
学习规则
相关学习
学习规则
纠错学习 无导师学 习
18/102
相关学习
仅仅根据连接间的激活水平改变权系数。它 常用于自联想网络 。 最常见的学习算法是Hebb规则。
ij yi o j
η表示学习步长
19/102
L pj
E p NetL pj
E p ypj ypj NetL pj
E p Net
r pj
( NetL (t pj ypj )L pj )
隐含层时，有：
rpj E p
1 Netrpk
E p o rpj o rpj Netrpj
f ( Net i )
1 1 e
Net i T
11/102
激励函数类型4
Tan函数型
f ( Neti )
e e
Net i T Net i T
e e
Net i T Net i T
12/102
3.1 引言
3.1.1 神经元模型 3.1.2 神经网络的模型分类 3.1.3 神经网络的学习算法 3.1.4 神经网络的泛化能力
Net i
xn
win
si
f
max
图3—1—2 神線元结构模型
9/102
激励函数类型2
分段线性型
0 Neti Neti 0 f ( Neti ) kNeti Neti 0 Neti Neti1 f max Neti Neti1
10/102
激励函数类型3
Sigmoid 函数型
y2k 28/102
多层神经网络结构
以单隐含层网络为例：
o j ( w x l )
l 0 (1) jl ni
( 2) yi ( w ij oj) j0
nh
y x
1k
1k
x 2k
y2k
xn k
i
yn k
o
Oj为隐含层的激励
29/102
w(1)
ij
w (2)
ij
示意图
图3—1—14(a) 含一个隐含层前向传播网络结构示意图
25/102
3.2.1 网络结构
1
单一神经元 单层神经网络结构 多层神经网络结构
2
3
26/102
单一神经元
y ( w0 w j x j )
j 1 n
x
1
1 x1 x
2
w w 1 w2 w n
0
(x)
y
xn
w0 为阈值， wj 决定第j个输入的突触权系数。
27/102
xn
图3—1—11单一人工神線元的示意图
r ji
Ep
Netrpj w rji
r ( r 1) ( r 1) w o o jk pk pi w rji k
r pj
定义广义误差 ：
可得：
Ep
Netrpj
( r 1) p w rji r o pj pi
36
反向误差传播
输出层时，有：
j
u i f(Neti ) y i g(u i )
通常直接假设 yi=f(Neti) f为激励函数 ，有4种类型。
8/102
激励函数类型1
阈值型
f
1 f ( Neti ) w i1 x 0
1
Neti 0 Neti 0
ui yi
i
1
x2
wi2
0要内容
人工神经元模型
网络模型 神经网络模型
动态系统的神经网络辨识
神经网络控制
神经网络学习机制 神经网络控制器的设计
5/102
3.1 引言
3.1.1 神经元模型 3.1.2 神经网络的模型分类 3.1.3 神经网络的学习算法 3.1.4 神经网络的泛化能力
6/102
3.1.1 神经元模型
1 Netrpk
( (
k k
o rpj
)r( Netrpj )
1 ( rpk w rkj1 ) r( Netrpj )
37/102
例3-1
假设对于期望的输入。
[x1, x 2 ]T [1,3]T ,[t1, t 2 ]T [0.95,0.05 ]T
41/102
连接权系数更新
1 w1 11 1x1 0.2811
1 w1 12 1x 2 0.8433
1 w1 10 1 0.2811 1 w1 20 2 0.04176
1 w1 21 2 x1 0.04176 2 2 w11 1 o1 0.0112 2 w 2 21 2 o1 0.01266
第3章
人工神经元网络控制论
－网络模型
智能控制基础