人工神经网络模型及仿真

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神经网络的建模与仿真

神经网络的建模与仿真随着科技的发展，越来越多的研究人员开始将神经网络应用于各个领域，如医疗、金融、自然语言处理等。

神经网络作为现代人工智能技术的核心，其建模与仿真技术也越来越受到关注。

神经网络的建模可以分为两个部分：架构的设计和权值的学习。

架构的设计通常使用基于数据的方法和基于先验知识的方法，其中基于数据的方法采用启发式搜索等技术自动寻找最优结构，而基于先验知识的方法则根据领域知识构建结构。

常见的神经网络架构包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。

权值的学习是指通过训练数据来确定神经网络中各个神经元之间的权值，以最小化目标函数。

常见的训练算法包括梯度下降法、反向传播算法等。

仿真是评估神经网络模型性能的重要手段，通过对模型进行仿真可以了解模型在不同条件下的行为，从而优化模型的性能。

仿真工具包括MATLAB、Python等。

在使用这些工具时，需要注意对仿真过程中的各个参数进行控制，以确保仿真结果的准确性和稳定性。

在实际应用中，神经网络经常被用作分类器或回归器。

分类器用于将输入数据归类到不同的类别中，而回归器则用于估计输入数据与输出数据之间的映射关系。

除了分类器和回归器，神经网络还可以用于聚类、降维等任务，如自编码器和深度信念网络。

神经网络的成功应用离不开数据的支撑。

建模和仿真需要大量的数据来支持，数据的准确性和多样性对神经网络的表现影响极大。

因此，在应用神经网络时，需要注意对数据集的选择和预处理，以确保数据质量和可靠性。

总之，神经网络作为现代人工智能的核心技术，在各个领域都有着广泛应用。

神经网络建模和仿真技术的发展为神经网络应用提供了坚实的基础，相信在不久的将来，神经网络将在更广阔的领域内发挥更大的作用。

基于人工神经网络的秀丽隐杆线虫趋温性行为的建模与仿真

基于人工神经网络的秀丽隐杆线虫趋温性行为的建模与仿真作者：李明旭邓欣王进王潇张笑谋来源：《计算机应用》2016年第07期摘要：为了模拟秀丽隐杆线虫的趋温性行为，提出一种通过人工神经网络对秀丽隐杆线虫的趋温性行为进行建模的方法，并进行实验仿真。

首先，建立秀丽隐杆线虫的运动模型；然后，通过设计非线性函数逼近线虫趋温性的运动逻辑，实现运动速度和偏向角度的改变功能；最后，通过人工神经网络对该非线性函数进行学习，从而在Matlab环境中对上述过程进行实验仿真，模拟出了秀丽隐杆线虫的趋温性行为。

实验结果表明，在更接近生物体本质的条件下，反馈（BP）神经网络比径向基函数（RBF）神经网络能更好地模拟线虫的趋温性行为。

同时也表明所提方法能够很好地模拟秀丽隐杆线虫的趋温性行为，在一定程度上揭示了线虫趋温性的实质，理论上支持了爬虫机器人的趋温性研究。

关键词：秀丽隐杆线虫；温度趋向性；反馈神经网络；径向基函数神经网络；最适温度中图分类号： TP181 文献标志码：A0引言微生物和微小有机体具有移动到适合的温度（趋温性）和化学浓度（趋化性）区域的行为[1]。

这些行为对于寻找食源、躲避有害的环境条件至关重要。

在单细胞微生物体内，这些趋向性行为是通过化学感受器蛋白控制，并使其朝向期望的温度或浓度运动。

对于高等动物，它们体内有感觉神经元和控制运动及转向的神经网络[2]，这些神经元和神经网络能够帮助生物体追踪具有相同温度或化学浓度的等高线。

高等动物的神经系统可以感知外部环境和内在状态。

在这个研究方面，秀丽隐杆线虫是一个很好的研究模型[3]。

该生物是一种结构简单、全身透明、无毒无害、能够独立生存的线虫，其身体长约2mm，在20℃下平均生活3.5天。

在发育生物学领域，其广泛应用于基础研究工作。

在细胞分化方面，特别有贡献，并且是第一个基因组完全被定序的多细胞生物。

该线虫共有302个神经元，约8000个突触连接，其神经系统的连接组（connectome）已被神经科学家了解透彻，因此对其神经系统的仿真比哺乳动物更加现实[4]。

人工神经网络-95页PPT文档资料

MATLAB名字由MATrix和 LABoratory 两词的前三个字母组合而成。20世纪七十年代后期，时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK 和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用 FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。
《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
神经网络的基本功能

传统分类能力

ANN 分类能力
分类与识别功能
2019/11/29
• ①“初值:步长:终值” 产生一个行向量（行矩阵）。当步长为1时可以省略。如：1:5;1:2:6
• ②特殊命令：linspace(x,x2,n): ones(n)
（3）用input指令输入单个参数（4）用小型矩阵或用数据文件输入
2019/11/29
《医学信息分析与决策》课程组
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二、MATLAB简介
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二、MATLAB简介
数值与变量
①数值
②变量：
• 变量名、函数名是对大小写很敏感的，两个字符串表示的变量，字母都相同，大小写不同，也视为不同的变量；
• 第一个字母必须是英文字母； • 字符间不可留空格； • 最多只能有31个字符（只能用英文字母、数字和下
连字符） • 一行中“%”后的内容仅作注释用，对MATLAB的计
《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介

人工智能专家系统与神经网络的应用与优缺点

人工智能专家系统与神经网络的应用与优缺点人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它通过模仿人类的思维和行为，使机器能够自主地处理复杂任务。

人工智能专家系统和神经网络是AI中两个重要的子领域，它们都在不同的领域有广泛的应用。

本文将探讨人工智能专家系统和神经网络的应用以及它们的优缺点。

一、人工智能专家系统的应用人工智能专家系统是一种基于知识的计算机系统，它模拟了领域专家解决问题的过程。

专家系统通过收集和整理专家的知识，将其编码为规则和推理机制，使系统能够模拟专家的决策过程。

以下是人工智能专家系统的应用领域：医疗诊断：专家系统可以通过收集大量的病例数据和医学知识，对疾病进行精确的诊断和治疗。

它可以帮助医生更快速、准确地做出诊断，提高医疗水平。

企业管理：专家系统可以用于企业决策制定和管理。

通过评估和分析大量的数据，它可以帮助企业领导层做出更明智的决策，提高企业的效率和竞争力。

工业控制：专家系统可以应用于工业生产中的自动控制系统，使生产过程更加自动化、高效化。

它可以根据传感器收集到的数据进行实时监测和控制，提高生产质量和效率。

二、人工神经网络的应用人工神经网络是一种仿真人脑神经元结构和工作方式的计算模型。

它由大量的人工神经元和连接它们的权重组成，通过学习和调整权重来预测结果或解决问题。

以下是人工神经网络的应用领域：图像识别：神经网络可以用于图像识别和分类。

通过训练神经网络，它可以学习到不同图像的特征和模式，并能够自动识别出不同类别的图像。

自然语言处理：神经网络可以用于自然语言处理任务，如语言翻译、情感分析等。

它可以学习语言的语法和语义规则，并能够生成准确的翻译结果或情感分析报告。

金融预测：神经网络可以用于金融市场的预测和分析。

通过学习历史数据和市场规律，它可以预测股票价格、货币兑换率等金融指标的变化趋势。

三、人工智能专家系统的优缺点人工智能专家系统的优点之一是它可以利用专家的知识和经验，进行准确、快速的决策。

人工神经网络概述

2.1 感知器
单层感知器的学习法：
2.1 感知器
多层感知器：
在输入层和输出层之间加入一层或多层隐单元，构成多层感知器。提高感知器的分类能力。
两层感知器可以解决“异或”问题的分类及识别任一凸多边形或无界的凸区域。
更多层感知器网络，可识别更为复杂的图形。
2.2 BP网络
多层前馈网络的反向传播（BP）学习算法，简称BP 算法，是有导师的学习，它是梯度下降法在多层前馈网中的应用。
基本感知器
是一个具有单层计算神经元的两层网络。只能对线性可分输入矢量进行分类。
n个输入向量x1,x2, …, xn 均为实数，w1i，w2i,…,wni 分别是n个输入的连接权值，b是感知器的阈值，传递函数f一般是阶跃函数，y 是感知器的输出。通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量的响应成为0或1的目标输出，从而达到对输入矢量分类识别的目的。
网络结构见图，u、y是网络的输
入、输出向量，神经元用节点表示，网络由输入层、隐层和输出层节点组成，隐层可一层，也可多层（图中是单隐层），前层至后层节点通过权联接。由于用BP学习算法，所以常称BP神经网络。
2.2 BP网络
已知网络的输入/输出样本，即导师信号。
BP学习算法由正向传播和反向传播组成：
net.trainparam.goal=0.00001;
网络可能根本不能训
% 进行网络训练和仿真：
练或网络性能很差；
[net,tr]=train(net,X,Y);
若隐层节点数太多，
% 进行仿真预测
虽然可使网络的系统
XX1=[0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556] 误差减小，但一方面

神经元网络的建模和仿真

神经元网络的建模和仿真随着现代科技的发展，神经科学作为一门快速发展的交叉学科，引起了越来越多人的关注。

神经元是组织大脑的基本单位，神经元网络是组成神经系统的重要部分。

了解神经元网络具有重大的理论与实践意义。

建模和仿真是研究神经元网络的重要手段之一。

下文将介绍神经元网络的建模和仿真。

一、神经元的构成神经元是组成神经网络的基本单元，其构成主要由细胞体、树突、轴突和突触四个部分组成。

细胞体是一个球形的细胞，内部通过细胞核驱动完成神经元的生存和信号传递。

树突是从细胞体伸出的树枝状结构，可以接收其他神经元的信号。

轴突是从细胞体伸出的长管状结构，可以将神经元产生的信号传输到其他神经元。

突触是神经元之间的连接点，通过神经递质物质传递信号。

二、神经元的仿真在神经科学中，需要利用计算机进行神经元行为的研究。

产生神经元行为的过程可以通过电气性质进行描述。

在仿真的过程中，人们通常使用神经元模型，即数学模型来表示神经元的行为。

1、传统的神经元模型最早的神经元模型是Hodgkin-Huxley模型，它可以表示神经元的电活动过程。

该模型可以通过研究动物神经元的离子通道得出，它建立了复杂的微分方程模型，用来描述神经元的电活动和信号传递。

但由于它非常复杂，计算机在数值仿真中的计算量也非常大，限制了它在神经元仿真中的应用。

2、简化的神经元模型为了解决计算量太大的问题，人们提出了简化的神经元模型。

其中，Izhikevich模型是广泛使用的一种。

该模型建立了一个二维动态系统，包括速率变量和膜电势变量，可以定量的描述神经元的动态响应。

相比传统的神经元模型，Izhikevich模型仅有一个非线性微分方程，使得计算更为简单。

3、鸟类的神经元模型鸟类在生活中有很好的规律性和节奏，因此其神经元网也有很好的周期性特点。

神经元网络的构成和规律性使得其更容易建立模型。

目前，人们已经研究鸟类的节律管理，进行了模拟实验，可以求出每个神经元的周期性响应。

第13章 SOFM网络

因为 d12 、 d23 、 d31 、 d45 、 d56 、 d46 都小于 C ，而 d1i >C(i=4,5,6)， d2i >C(i=4,5,6)， d3i >C(i=4,5,6)，所以可将输入模式向量分为A类和B类两类，如图13-3所示。
图 13-3 基于欧式距离法的模式分类
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量完成模式分类。
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《人工神经网络及应用》
• 案例二
在人口统计中，人口分类是一个非常重要的指标，但是由于各方面的原因，我国人口出生率在性别上的差异较大，在同一时期出生的婴儿中，男婴的数量一般占多数，其男女比例已超过了正常的比例（出生人口性别比正常值域为102~107）。因此，正确的进行人口分类是对合理制定人口政策具有很大的帮助。通过查阅资料获得了某年某一月份共10个地区的人口出生比例情况，其结果如表13-1 所示。
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《人工神经网络及应用》
分类是在类别知识等导师信号的指导下，将待识别的输入模式分配到各自的模式类中，无导师指导的分类也称为聚类，聚类的目的是将相似的模式样本划归一类，而将不相似的分离开来，实现模式样本的类内相似性和类间分离性。由于无导师学习的训练样本中不含期望输出，因此对于某一输入模式样本应属于哪一类并没有任何先验知识。对于一组输入模式，只能根据它们之间的相似程度来分为若干类，因此，相似性是输入模式的聚类依据。
13.3 SOFM神经网络的原理和学习算法
13.3.1 SOFM神经网络的原理
在SOFM神经网络训练过程中，对某个特定的输入模式，首先在网络的输出层中会有某个神经元产生最大响应而获胜，当输入模式的类别改变时，二维平面的获胜神经元也会改变。然后以获胜的神经元为中心定义一个领域，对其中所有神经元的权值进行调整，调整力度依邻域内各神经元距离获胜神经元的远近而逐渐衰减。随着训练的进行，此领域将会逐渐缩小，直到只包含胜出神经元本身为止。

神经元和神经网络的建模和仿真

神经元和神经网络的建模和仿真神经元是神经网络的基本单元，它负责处理和传递信息。

神经网络是由多个神经元组成的网络，它能够模仿人类大脑中的神经处理和计算过程。

在现代科学技术的支持下，研究人员不断尝试建立和仿真神经元和神经网络，以探索人类大脑的机制，以及为人工智能的发展奠定基础。

一、神经元的建模和仿真神经元具有高度的复杂性，它包括细胞体、树突、轴突、突触等结构。

神经元的信号传递也非常复杂，包括神经元内部信息的传递和神经元之间信息的传递。

因此，为了更好地理解和研究神经元，研究人员需要将神经元建模并进行仿真。

建模神经元的过程非常复杂，需要考虑神经元的各种结构和功能。

其中一个流行的建模方法是Hodgkin-Huxley模型，该模型基于对贝塞尔方程和电势动力学的理解，揭示了神经元的动作电位形成机制。

而在神经元的仿真过程中，关键是如何模拟神经元的活动电位传递。

通常采用的方法是离散化和数值求解，通过模拟神经元内部信息传递的机制，以及神经元与神经元之间的信息传递，从而实现神经元的仿真。

二、神经网络的建模和仿真神经网络是由多个神经元相互链接形成的网络，它是一种重要的计算模型，在人工智能领域得到了广泛的应用。

神经网络的建模和仿真需要考虑多个因素，包括神经元种类、拓扑结构、连接方式和学习算法等。

神经网络的建模方法有很多种，其中最流行的是前馈神经网络和循环神经网络。

前馈神经网络是一种最简单的神经网络，信息只能从输入层流向输出层，没有反馈回路。

而循环神经网络可以实现反馈回路，能够更好地处理序列数据等特殊的模型。

神经网络的仿真需要采用数值方法，对神经网络的动态行为进行建模和求解。

通常采用的方法是离散化和迭代求解，其中离散化是将连续的时间和空间离散化为离散的步数和网格，迭代求解则是将离散化后的模型在时间和空间上迭代求解。

三、未来展望神经元和神经网络的建模和仿真是神经科学和人工智能领域的一个重要研究方向。

未来，随着计算机技术的不断发展和计算能力的提高，神经元和神经网络的建模和仿真将变得更加精确和高效。

神经网络

根据网络的状态
静态网络动态网络根据处理的信息连续型网络离散型网络

感知器
罗森勃拉特(Rosenblatt)于1957年提出,把神经网络的研究从纯理论探讨引向了工程实践。感知器是只有单层计算单元的前向神经网络, 由线性阈值单元组成。
1）线性阈值单元
1
y =
0或-1
分两种情况计算 k 节点k是输出层上的节点，此时Ok y k e e y k k net k y k net k 1 e 2 ˆ ˆ e ( yk yk ) ( y y ) 2 y k y k 又 f ' (net k ) net k ˆ k ( y k yk ) f ' (net k )

生物神经元构成神经系统的基本单元，简称神经元。包括细胞体、树突、轴突。
神经元电镜图片
神经末梢
突触轴突细胞体树突
组成
细胞体
由细胞核，细胞质，和细胞膜组成。膜内外有电位差，膜外为正，膜内为负。它是神经元新陈代谢的中心，用于接收并处理从其它神经元传递的信息。
轴突
由细胞体向外伸出的一条最长分支，长度可达1m。它通过尾部的神经末梢向其它神经元输出神经冲动，相当于神经元的输出电缆。
w1 w2 wn 连接权值 θ
阈值 y 输出
xn
s 控制符号
多输入单输出的非线性器件
n y f ( ) f wi xi s i 1
f()－－特性函数/激发函数
一些典型的特性函数
阈值型
线性
s型
神经元的连接
人工神经网络是由神经元广泛互联构成的，不同的连接方式构成了不同的网络模型

《神经网络基础知识》word版

实验十二: 神经网络及其在数据拟合中的应用（设计性实验）一、实验目的1.了解神经网络的基本知识。

2.学会用matlab神经网络工具箱进行数据拟合。

3.通过实例学习matlab神经网络工具箱的应用。

二、实验原理人工神经网络是在对复杂的生物神经网络研究和理解的基础上发展起来的。

我们知道, 人脑是由大约个高度互连的单元构成, 这些单元称为神经元, 每个神经元约有个连接。

仿照生物的神经元, 可以用数学方式表示神经元, 引入人工神经元的概念, 并由神经元的互连可以定义出不同种类的神经网络。

1.神经网络的概念及结构单个人工神经元的数学表示形式如图1所示。

其中, 为一组输入信号, 它们经过权值加权后求和, 再加上阈值, 则得出的值。

可以认为该值为输入信号与阈值所构成的广义输入信号的线性组合。

该信号经过传输函数可以得出神经元的输出信号。

图1由若干个神经元相互连接, 则可以构成一种网络, 称为神经网络。

由于连接方式的不同, 神经网络的类型也不同。

这里仅介绍前馈神经网络, 因为其权值训练中采用误差逆向传播的方式, 所以这类神经网络更多地称为反向传播（back propagation）神经网络, 简称BP神经网络。

BP网的基本结构如下图所示:MATLAB的神经网络工具箱提供了现成的函数和神经网络类, 可以使用newff()函数来建立一个前馈的BP神经网络模型。

newff()的具体调用格式如下:net=newff(x,y,[h1,h2,…,hk],{f1,f2,…,fk})其中, x为输入向量, y为输出（目标）向量。

[h1,h2,…,hk]是一个行向量, 用以存储神经网络各层的节点数, 该向量的大小等于神经网络隐层的层数。

{f1,f2,…,fk}为一个元胞数组, 由若干个字符串构成, 每个字符串对应于该层的传输函数类型。

当这些参数设定好后, 就建立了一个神经网络数据对象net, 它的一些重要属性在下表给出。

2.神经网络的训练和泛化若建立了神经网络模型net, 则可以调用train()函数对神经网络参数进行训练。

面向新型人工智能系统的建模与仿真技术初步研究

面向新型人工智能系统的建模与仿真技术初步研究摘要：目前主流的运动学建模分析方法有ＤＨ建模和旋量理论这两种方法。

前者较后者更为常用，更容易上手，后者对数学的理解和掌握更高。

ＤＨ建模用４个参数表示一个坐标系偏移量，分别是绕ｚ轴旋转θ角，然后沿ｚ轴平移ｄ距离，再沿ｘ轴平移ａ距离，最后绕ｘ轴旋转α角，虽然只用了４个参数，但是可以看到该方法没有考虑ｙ轴的影响，也就是当相邻的两关节轴平行时，关节轴间的公法线随着轴姿态微小的变化而引起大幅度变化，从而导致在机器人误差辨识中不得不再新增一个绕ｙ轴旋转β角来解决该问题。

故本文采用基于坐标系偏移的建模方法实现库卡ＫＲ１０机器人正向运动学建模和逆向运动学求解。

基于坐标系偏移的建模方法虽然需要７个参数，但参数共分为两大类，先是３个平移参数，后是４个旋转参数，易理解、易记忆、易使用，建模效率反而比ＤＨ的高。

为了直观地进行三维仿真，本文采用Ｃ＃的３Ｄ开源库Ｈｅｌｉｘ构建了库卡ＫＲ１０机器人、焊枪、焊板等三维模型，并将Ｈｅｌｉｘ控件嵌入基于ＷＰＦ开发的仿真软件中，实现了焊接运动仿真。

关键词：新型人工智能系统；；建模；仿真技术引言虚拟现实技术(VR)是二十世纪末以来发展起来的一种先进的综合信息技术，它将计算机绘图、传感器模拟和应用等多学科学科结合起来，为进一步研究高风险类型(如作战训练)铺平了道路。

VR技术有三个主要特征:沉浸式、交互和想象。

与传统的桌面虚拟现实系统相比，虚拟模拟培训可隔离用户场景并将其完全融入虚拟环境，重点是将人类行为融入现实世界和虚拟环境，从而使用户能够控制近年来，世界军事大国在新的军事战争中使用了虚拟现实，特别强调在信息战争演习中使用虚拟现实，并研究了美国军队2012年启动的第一个步兵训练系统(dsts)联合王国开发了一个耗资260万美元的虚拟火炮训练系统，并将其用于联合王国的炮兵部队。

21世纪以来，中国逐步对飞行员、船舶、火炮和坦克等各类武器进行军事训练。

神经网络的建模与仿真

神经网络的建模与仿真随着科技的不断发展，人们对模拟人类大脑的兴趣日益增长。

神经网络作为一种模拟人类神经系统的计算模型，已经获得了广泛的研究和应用。

神经网络具有自我学习和适应能力，可以用来处理复杂的非线性问题，如预测、分类、识别和控制等领域。

神经网络的建模和仿真是神经网络研究的重要一环，下面将从神经元建模、神经网络建模和仿真三个方面进行阐述。

一、神经元建模神经元是神经网络的基本组成部分，也是神经网络研究的重要内容。

神经元的建模涉及到神经元的细胞膜、离子通道、信号传递等生物学特性。

神经元的建模分为两种方法：生理学基础模型和工程模型。

生理学基础模型是基于神经元的生物学结构和生理机制来建立神经元模型，这种方法能够较真实地反映神经元在生理学上的特性。

但是这种方法比较复杂，需要大量的生理学参数和实验数据来支持，限制了其在实际应用中的使用。

工程模型是一种简化而有效的神经元模型，它将神经元抽象为具有一定输入输出函数的黑箱模型。

神经元输入输出函数可以是线性函数、非线性函数、阈值函数等，常用的工程模型有感知机模型、sigmoid模型、ReLU模型等。

二、神经网络建模神经网络建模涉及到神经网络的结构、参数、拓扑等方面的问题。

根据神经元之间的连接方式，可以将神经网络分为前馈型、反馈型和侧向型三种。

前馈型神经网络是最基础的神经网络，它的每一层神经元与下一层的神经元全连接，不存在回路。

前馈型神经网络常用的结构有感知机、BP网络、Hopfield网络等。

反馈型神经网络也称为循环神经网络，它的神经元之间构成了有向图的循环连接。

反馈型神经网络具有内在的记忆功能，常用于序列数据的处理。

常用的反馈型神经网络有Elman网络、Jordan 网络等。

侧向型神经网络是一种非常特殊的神经网络，其中神经元之间存在侧向连接。

侧向型神经网络通常用于模式分类、图像识别等领域，常用的侧向型神经网络有Kohonen自组织网络等。

三、神经网络仿真神经网络仿真是神经网络建模的重要一环，它是神经网络研究的重要手段。

武汉理工大学智能控制大作业

智能控制理论与技术设计报告学院自动化学院专业控制科学与工程班级1303姓名聂鹏指导教师徐华中2014 年 2 月20 日武汉理工大学硕士研究生试题课程名称：智能控制理论与技术专业：双控1303班学号：1049721303692 姓名：聂鹏一、简答题（每小题10分）1．智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？答：智能控制系统由广义对象、传感器、感知信息处理、认知、通信接口、规划和控制和执行器等七个功能模块组成；各部分的特点是：广义对象——包括通常意义下的控制对象和外部环境；传感器——包括关节传感器、力传感器、视觉传感器、距离传感器、触觉传感器等；感知信息处理——将传感器得到的原始信息加以处理；认知——主要用来接收和储存信息、知识、经验和数据，并对它们进行分析、推理，作出行动的决策，送至规划和控制部分；通信接口——除建立人机之间的联系外，还建立系统各模块之间的联系；规划和控制——是整个系统的核心，它根据给定的任务要求、反馈的信息以及经验知识，进行自动搜索，推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用；执行器——将产生的控制作用于控制对象。

2. 智能控制是在什么背景下产生的？答:传统控制理论在应用中面临的难题包括:(1) 传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的,而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等,一般无法获得精确的数学模型。

(2) 研究这类系统时,必须提出并遵循一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。

(3) 对于某些复杂的和包含不确定性的对象,根本无法以传统数学模型来表示,即无法解决建模问题。

(4) 为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性。

传统控制理论在应用中面临的难题的解决,不仅需要发展控制理论与方法,而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。

人工智能的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。

人工智能典型例题MATLAB仿真实验报告

研究生（人工智能）报告题目：人工智能实验报告学号姓名专业电磁场与微波技术指导教师院（系、所）华中科技大学研究生院制1问题二利用一阶谓词逻辑求解猴子摘香蕉问题：房内有一个猴子，一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置如图所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子搬到香蕉下面，然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词，列出问题的初始化状态（即下图所示状态），目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。

图1 猴子香蕉问题解：⏹定义描述环境状态的谓词。

AT(x,w)：x在t处，个体域：xϵ{monkey}，wϵ{a,b,c,box}；HOLD(x,t)：x手中拿着t，个体域：tϵ{box,banana}；EMPTY(x)：x手中是空的；ON(t,y)：t在y处，个体域：yϵ{b,c,ceiling}；CLEAR(y)：y上是空的；BOX(u)：u是箱子，个体域：uϵ{box}；BANANA(v)：v是香蕉，个体域：vϵ{banana}；⏹使用谓词、连结词、量词来表示环境状态。

问题的初始状态可表示为：S o：A T(monkey,a)˄EMPTY(monkey)˄ON(box,c)˄ON(banana,ceiling)˄CLEAR(b)˄BOX(box)˄BANANA(banana)要达到的目标状态为：S g：AT(monkey,box)˄HOLD(monkey,banana)˄ON(box,b)˄CLEAR(ceiling)˄CLEAR(c)˄BOX(box)˄BANANA(banana)⏹从初始状态到目标状态的转化, 猴子需要完成一系列操作, 定义操作类谓词表示其动作。

WALK(m,n)：猴子从m走到n处，个体域：m,nϵ{a,b,c}；CARRY(s,r)：猴子在r处拿到s，个体域：rϵ{c,ceiling}，sϵ{box,banana}；CLIMB(u,b)：猴子在b处爬上u；这3个操作也可分别用条件和动作来表示。

人工神经网络原理及仿真实例课程设计 (2)

人工神经网络原理及仿真实例课程设计1. 概述人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模仿人脑神经元行为的计算模型，可用于模拟人脑信息处理，实现智能化决策。

ANN可以通过对神经元之间的信号传递和处理来学习输入数据的特征，从而进行分类、预测或其他任务。

本课程设计旨在介绍ANN的原理和实际应用，通过对仿真实例的讲解，让学习者能够理解ANN的工作机制，并能独立实现简单的ANN网络，用于解决实际问题。

2. 课程目标通过学习本课程，学习者将能够：1.理解ANN的基本原理和概念。

2.熟悉常用的神经网络模型和训练算法。

3.了解ANN在分类、预测等领域的应用。

4.掌握编写简单ANN模型的能力。

5.能够运用所学知识设计并实现一个ANN应用程序。

3. 课程内容3.1 ANN基本原理及模型介绍1.神经元的结构和作用。

2.神经元之间的连接和信号传递。

3.ANN的结构和类型。

4.ANN的学习过程和训练算法。

3.2 ANN实际应用1.ANN在分类问题中的应用。

2.ANN在预测问题中的应用。

3.ANN在模式识别中的应用。

4.ANN在控制问题中的应用。

3.3 ANN仿真实例讲解1.实例1：手写数字识别。

2.实例2：股票价格预测。

3.实例3：人脸识别。

3.4 课程实践学习者将根据所学内容，设计并实现一个ANN应用程序，可以选择一个自己感兴趣的应用领域，如数据分类、预测或控制等问题，将所学知识应用到实际中。

4. 评估方式学习者将需要提交实现的ANN应用程序，并进行演示和论文撰写。

评估方式如下：1.代码实现质量（30%）：包括代码风格、可读性、可维护性等。

2.功能实现情况（30%）：包括是否实现了所选应用的基本功能要求。

3.演示效果（20%）：包括演示过程中的稳定性和结果准确性。

4.论文质量（20%）：包括对所学知识的理解和运用、论文结构和语言表达等。

5. 参考资料1.Michael A. Nielsen.。

“人工神经网络”教学中的Matlab仿真工程实践

中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：０８６６２１）５０１．４１０－８（０１０－１７００
ＴｈｅＡｐｉａｉｎｏｏｌＢａｅｎＢＰｕｒｌＮｅｗｏｋｉｐｌｃｔｏｆＭｄａｓｄｏＮｅａｔｒｎＡＮＮａｈｎｇＴｅｃｉ
图２ＢＰ神经网络结构图
利用人工神经网络建立海产食品的风险分析模型有很大的优越性，先，种方法是开放的，首这输入输出的调整比较灵活，比较适合目前海产食品种类繁多的行业现状。神经网络模型的调整具有很大的灵活性。模型的建立依赖于训练的样本，本样
ｓｏｈｒｈｔｃｕｅａｄｓｒｃｕｅ，ｒｔｎｄｋｙｔｃｏｏｙｉｅａｌｈｗｓｔｅａｃｉｔｒｎｔｕｔｒｍｅｉｓａｅｅｈｎｌｇｎｄｔｉ。Ｆｉａｌｅｎｌｙ，ｔｅｐｐｒｔｓｓｔｌｏｉｈｏｈｈａｅｅｔｈｅａｇｒｔｍｆｔｅｓｓｅｔｒｕｈｓｍｅａｔａａａ，ａｄｔｅｒｓｌｓｓｏｔａｈｉｄｌｉｔｉｈａｃｒｃｎｉｄｅｓｌｔｏｙｔｍｈｏｇｏｃｕｌｄｔｎｈｅｕｔｈｗｈｔｔｓｍｏａｓｗｉｈｈｇｃｕａｙａｄｆｎｓａｎｗｏｕｉｎｂｔｅｈｅｃａｓａｄａｐｉａｉｎ．ｅｗｅｎｔｌｓｎｐｌｃｔｏＫｅｗｏｄｓ：ＢＰｅｒｌｎｅｗｏｋ；ｒｓｎｌｓｓ；Ｍａｌｂ；ｎｎｌｅｒｙｒｎｕａｔｒｉｋａａｙｉｔａｏ —ｉａｎ

人工神经网络课程仿真实训

人工神经网络课程仿真实训在当今科技飞速发展的时代，人工神经网络作为人工智能领域的重要分支，正发挥着日益显著的作用。

为了让我们更深入地理解和掌握这一前沿技术，学校开设了人工神经网络课程，并安排了仿真实训。

人工神经网络，简而言之，是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。

它能够通过对大量数据的学习和训练，自动提取特征、发现模式，并进行预测和决策。

然而，仅仅通过理论学习，很难真正领悟其精髓，这便是仿真实训的重要意义所在。

在仿真实训开始之前，老师为我们详细介绍了实训的目标、内容和要求。

我们需要运用所学的知识，使用特定的软件工具，构建和训练人工神经网络模型，解决实际问题。

为了确保实训的顺利进行，老师还向我们介绍了相关的实验设备和软件环境，如 Python 编程语言、TensorFlow 框架等。

当一切准备就绪，我们迫不及待地投入到了实训当中。

首先面临的任务是数据的收集和预处理。

数据是人工神经网络的“食物”，只有高质量的数据，才能训练出性能优良的模型。

我们从各种渠道收集了大量的数据，包括图像、文本、数值等。

然而，这些原始数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题，需要进行清洗和预处理。

这是一项繁琐但至关重要的工作，需要我们耐心细致地处理。

在数据预处理完成后，接下来就是网络模型的构建。

这就像是搭建一座房子，需要选择合适的架构和材料。

我们根据问题的特点和数据的类型，选择了不同的网络结构，如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。

同时，还需要确定网络的层数、神经元的数量、激活函数等参数。

这需要我们对网络结构和原理有深入的理解，不断地尝试和调整，以找到最优的模型架构。

模型构建完成后，就进入了训练阶段。

训练过程就像是教导一个孩子学习知识，通过不断地给它展示数据和纠正错误，让它逐渐掌握规律。

在训练过程中，我们需要设置合适的学习率、优化算法、损失函数等参数。

同时，还需要监控训练过程中的各种指标，如准确率、召回率、损失值等，以判断模型的训练效果。

人工神经网络与神经网络优化算法

其中P为样本数，t j, p 为第p个样本的第j个输
出分量。
感知器网络
1、感知器模型 2、学习训练算法 3、学习算法的收敛性 4.例题
感知器神经元模型
感知器模型如图Fig2.2.1 I/O关系
n
y wipi bi
i 1
y {10
y0 y0
图2.2.1
单层感知器模型如图2.2.2
定义加权系数
10.1 人工神经网络与神经网络优化算法
③第 l 1层第 i个单元到第个单元的权值表为
； l1,l ij
④第 l 层（l >0）第 j 个（j >0）神经元的
输入定义为 , 输出定义 Nl1
x
l j
y l 1,l ij
l 1 i
为
yLeabharlann l jf (xlj )
, 其中 i0 f (•)为隐单元激励函数,
人工神经网络与神经网络优化算法
自20世纪80年代中期以来, 世界上许多国家掀起了神经网络的研究热潮, 可以说神经网络已成为国际上的一个研究热点。
1.构成
生物神经网
枝蔓（Dendrite）
胞体(Soma)
轴突（Axon）胞体(Soma)
2.工作过程
突触（Synapse）
生物神经网
3.六个基本特征： 1）神经元及其联接； 2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强
函数的饱和值为0和1。
4.S形函数
o
a+b
c=a+b/2
(0,c)
net
a
2.2.3 M-P模型
McCulloch—Pitts（M—P）模型, 也称为处理单元（PE）
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