第三章神经网络控制及应用(基础)

合集下载

神经网络原理及应用

神经网络原理及应用随着科技的不断进步，人们对于人工智能的热情也日趋高涨。

人工智能有很多种算法，其中神经网络是最为基础且应用最广泛的一种。

一、神经网络的原理神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型，它是由大量的神经元和它们之间的连接构成的。

每个神经元都有自己的输入和输出，这些输入通过一系列的“权重”给定了输入的影响程度，神经元通过函数将这些带权输入求和并送入输出函数得到输出。

其中，输入函数有不同的表现形式，一般来说，是将输入加权和的结果送入激活函数中，以输出神经元的值。

激活函数有很多种，常见有sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。

而连接权重是神经网络中的一个非常重要的概念，它决定了神经元间的传递强度和方向。

在训练神经网络时，我们通常使用反向传播算法，根据训练数据来不断调整连接权重，以找到最小化损失函数的权重。

二、神经网络的应用神经网络有着广泛的应用，其中最为突出的有以下几个：1、图像识别神经网络可以对图像进行识别，这在计算机视觉和人机交互领域有着非常重要的应用。

神经网络学习识别图像的主要过程是输入训练数据，进行误差预测，然后调整网络权重以提高预测准确率。

2、自然语言处理神经网络可以通过训练学会自然语言处理任务，如语音识别、机器翻译和情感分析等。

在这些任务中，神经网络可以归纳出与自然语言相关的语法、语义和上下文信息，从而提高自然语言处理的准确性和速度。

3、推荐系统神经网络可以利用用户的历史行为和其他信息来推荐符合用户利益的商品、视频和新闻。

在这方面，神经网络可以识别隐藏在用户行为背后的模式和信号，以便提供更加精确的推荐服务。

4、游戏智能神经网络可以在游戏中进行决策，自动控制角色，提供游戏智能服务。

在这些应用中，神经网络开始了进化学习算法，以提高角色行动的判断力和反应速度，从而更好地帮助玩家取得游戏胜利。

三、神经网络的未来神经网络在许多领域的发展都取得了非常突出的成果。

随着硬件技术的不断进步和数据规模的不断增长，神经网络的未来前景也是一片光明。

梯度下降法神经网络控制教材(第三版)

前向传播
将输入数据通过神经网络得到输出结果的过程，用于计算损失函数值。
02
反向传播
根据损失函数对神经网络参数的梯度，调整神经网络参数的过程，以最小化损失函数。
参数更新策略
01 批量梯度下降
使用整个训练集计算参数的梯度，更新参数。
02 小批量梯度下降
使用小批量数据计算参数的梯度，更新参数，可以加速训练并减少计算资源消耗。
计算损失函数关于权重和偏置的梯度
01
在每次迭代中，计算当前权重和偏置下的损失函数梯度。
更新权重和偏置
02
根据计算出的梯度，沿着负梯度的方向更新权重和偏置。
迭代更新
03
重复上述步骤，直到满足停止条件（如达到预设的最大迭代次
数或损失函数的值小于预设阈值）。
梯度下降法的收敛性分析
01 收敛速度
梯度下降法的收敛速度取决于学习率的大小。学习率过大可能导致算法收敛到局部最小值或鞍点，而学习率过小可能导致算法收敛速度缓慢。
详细描述
控制参数和优化目标函数的选择对无人机飞行控制的效果有很大的影响。在梯度下降法中，需要根据具体问题选择合适的控制参数和优化目标函数，以使得无人机能够更好地适应不同的飞行环境和任务需求。同时，还需要考虑控制参数之间的耦合关系和约束条件等因素，以避免出现
07
总结与展望
总结
梯度下降法神经网络控制教材(第三版)系统地介绍了神经网络的基本原理、训练方法、优化技巧以及在控制
02 局部最小值和全局最小值
梯度下降法只能找到局部最小值，而非全局最小值。在某些情况下，算法可能陷入局部最小值，而非全局最优解。
03 初始点选择
初始权重和偏置的选择对算法的收敛结果有影响。不同的初始点可能导致算法收敛到不同的局部最小值。

深度学习原理与TensorFlow实践第3章神经网络

深度学习原理与Tensorflow实践
生物神经元
3.3
神经网络基础知识—MP模型

深度学习原理与Tensorflow实践
MP模型示意图
3.4
神经网络基础知识—MP模型

深度学习原理与Tensorflow实践
3.5
神经网络基础知识—MP模型

深度学习原理与Tensorflow实践
3.6
神经网络基础知识—感知机
3.9
神经网络基础知识—梯度下降法
梯度是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大。
深度学习原理与Tensorflow实践
3.10
神经网络基础知识—梯度下降法
深度学习原理与Tensorflow实践
3.11
深度学习原理与Tensorflow实践
3.14
神经网络基础知识—三层感知机
三层感知机神经网络。其中 L1层是输入层， L2层是隐含层， L3层是输出层。与两层感知机不同的是三层感知机神经网络增加了隐含层。
深度学习原理与Tensorflow实践
3.15
神经网络基础知识—万能逼近定理
Cybenko等于1989年证明了具有隐含层（最少一层）感知机神经网络在激励函数(也称激活函数)为sigmoid函数的情况下具有逼近任何函数的作用。Hornik 等在1991年更加证明激励函数为任何非常数函数的情况同样适用。这就是著名的万能逼近定理（universal approximation theorem）。也就是一个仅有单隐藏层的神经网络, 在神经元个数足够多的情况下，通过非线性的激活函数，足以拟合任意函数。

智能控制——神经网络控制1

人工神经元模型的输入输出关系
神经元输入输出之间的关系：
nห้องสมุดไป่ตู้
∑ s j = Wij xi −θ j i yj = f (sj )
转换函数的作用
z 1、控制输入对输出的激活作用； z 2、使神经元具有非线性变换的能力；
几种常用的转换函数
1、阀值型（硬限制型) 2、线性型 3、S型函数（Sigmoid） 4、辐射基函数
1. 神经元分层排列，可有多层 2. 同层神经元之间无连接 3. 信息流方向：由入到出是应用最为广泛的网络结构感知器（perceptron即为此）
2、回归神经网络（recurrent
neural network)
1): 全反馈网络
Inner recurrent neural network
回归网络特点
关于突触： •神经元对信息的接受和传递都是通过突触来进行的。 •每个神经元平均的突触数目可能有1.5—3万个左右。 •多个神经元以突触联接形成了一个神经网络。
神经元的兴奋与抑制
在抑制状态，细胞膜内外之间有内负外正的电位差，这个电位差大约在-50—--100mv之间。在兴奋状态，则产生内正外负的相反电位差，这时表现为约60—100mv的电脉冲。细胞膜内外的电位差是由膜内外的离子浓度不同导致的。细胞的兴奋电脉冲宽度一般大约为 1ms。
z 神经元之间的连接强度决定信号传递的强弱；
z 神经元之间的连接强度是可以随训练改变的；
3.1.2 人工神经网络
z 人工神经元模型（Artificial Neuron model）
z 人工神经网络的几种结构（structure of ANN）
z 人工神经网络的学习（learning or training of ANN）

大数据分析中的神经网络模型构建和训练

大数据分析中的神经网络模型构建和训练第一章神经网络概述1.1 引言大数据时代的到来带来了海量的数据，其中蕴含着各种有价值的信息。

如何从这些数据中挖掘出有用的知识成为了一项重要的任务。

神经网络作为一种基于机器学习的模型，在大数据分析中起到了重要的作用。

本章将从神经网络的定义、结构和工作原理等方面进行介绍。

1.2 神经网络的定义神经网络是一种模仿人类大脑结构和工作原理的计算模型，由大量的神经元节点之间的连接和相互作用构成。

每个神经元节点接收一组输入信号，并通过非线性函数进行处理，最终产生一个输出信号。

1.3 神经网络的结构神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层构成。

其中，输入层接收外部数据输入，隐藏层进行数据处理和特征提取，输出层产生最终预测结果。

神经网络的结构可以根据任务需求进行灵活调整。

1.4 神经网络的工作原理神经网络的工作原理可以分为前向传播和反向传播两个过程。

前向传播是指从输入层开始，逐层处理数据并传递至输出层的过程，其目的是得到最终的预测结果。

反向传播是指通过比较预测结果和真实标签之间的差异，反向调整神经网络的权重和偏置值，以使预测结果逼近真实标签。

第二章神经网络模型构建2.1 数据预处理在神经网络模型构建之前，需要对原始数据进行预处理。

数据预处理主要包括数据清洗、数据转换和数据归一化等操作。

数据清洗可以去除异常值和缺失值，数据转换可以将非数值型数据转换为数值型数据，数据归一化可以将数据处理到相同的尺度范围内。

2.2 网络结构设计神经网络的结构设计是根据分析任务的复杂性和数据特点来确定的。

可以选择不同的层数、节点数和激活函数等进行优化。

常用的网络结构有多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。

2.3 参数初始化神经网络的参数初始化对模型的性能和收敛速度有着重要的影响。

神经网络在金融分析中的应用

神经网络在金融分析中的应用第一章：引言随着金融行业的发展和技术的进步，人工智能技术越来越受到金融行业的关注和应用。

神经网络作为人工智能技术的代表之一，其在金融分析中的应用正成为一个热门话题。

本文将介绍神经网络的基本概念和原理，探讨神经网络在金融分析中的应用，包括金融预测、风险评估和投资组合优化等方面。

最后，讨论神经网络在金融分析中的一些限制和挑战。

第二章：神经网络基本概念和原理神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算机程序，其基本原理是通过对大量样本进行学习，构建具有自我学习能力的模型，根据输入数据自动调整神经元之间的连接权值，从而实现对输入数据的分类和预测。

神经网络主要由输入层、隐层和输出层组成。

输入层接收数据，隐层对数据进行处理和分析，输出层输出结果。

其中每个神经元通过一定的函数来计算输入信号和权值之间的关系，输出结果反馈给下一层或输出层。

神经网络的学习通常采用反向传播算法，即通过将误差从输出层逐层向上传播，并根据误差调整神经元之间的权值，从而更新模型的参数。

在训练完成后，神经网络可以应用于分类、预测、识别等领域。

第三章：神经网络在金融预测中的应用神经网络具有很好的非线性拟合能力和自适应性，可以有效地处理具有复杂非线性关系的金融数据，因此已经成为金融预测的热门技术之一。

神经网络在金融预测中的应用包括股票市场预测、外汇汇率预测、商品价格预测等。

通过对历史数据进行训练，神经网络可以预测未来的趋势和价格波动，提供投资决策参考。

例如，在股票市场预测中，神经网络可以通过对公司财务数据、股票市场运行情况、宏观经济数据等进行学习和分析，预测未来股价的趋势和变化。

此外，神经网络还可以用于对基金业绩的预测和评估等方面。

第四章：神经网络在风险评估中的应用风险是金融领域中必须要控制的要素，因此风险评估一直是金融分析中的一个重要研究领域。

神经网络可以通过对海量数据进行分析，发现隐藏在数据中的规律，提高风险评估的准确性和有效性。

脑神经网络的研究与分析

脑神经网络的研究与分析第一章研究背景随着人工智能技术的快速发展，机器学习已经成为了计算机科学领域研究的热点问题之一。

脑神经网络作为一种新兴的机器学习技术，已经引起了世界各地科学家的广泛关注和深入研究。

脑神经网络的研究和分析对于深入理解人脑内部运作机制以及开发更加高效、精准的人工智能系统都具有非常重要的意义。

第二章脑神经网络的概述脑神经网络可以视为一种模仿人脑的计算机系统。

它由多个神经元以及它们之间的连接组成，可以通过自我学习和适应来进行模式识别和预测等任务。

脑神经网络的运作原理主要包括前向传播、反向传播和权重调整三个阶段。

其中前向传播指的是输入数据经过神经网络前向传递后得到输出结果的过程；反向传播指的是根据输出结果计算误差并向后传递误差，并利用误差计算梯度进行权重调整的过程；权重调整则是通过梯度下降等方法根据反向传播计算出的误差为神经元之间的连接权重进行调整，从而使神经网络不断学习优化。

第三章脑神经网络的应用场景脑神经网络具有广泛的应用场景和潜在的商业价值。

其中最具代表性的应用之一便是图像识别。

脑神经网络可以通过学习大量图像来自动识别出图像中的目标物体，并实现自动标注、分类等功能，极大地提高了图像处理的效率和精度。

此外，在自动驾驶、语音识别、机器人控制等领域也都可以应用脑神经网络技术。

另外，脑神经网络对于医疗保健、金融领域的预测和分析、市场调研等方面也具有潜在的应用前景。

第四章脑神经网络存在的问题和挑战虽然脑神经网络技术在各个领域都有广泛的应用前景，但其本身还存在一些问题和挑战。

首先，脑神经网络的计算资源需求较大，需要大规模的计算机集群才能实现实时、高效的运行；其次，脑神经网络的训练时间较长，需要耗费大量的时间和人力成本；再次，脑神经网络的模型调参较为繁琐，需要经验丰富且技术水平较高的工程师才能调整得到最优效果。

此外，脑神经网络还存在着一些模型优化和可解释性等问题，需要进一步研究和改进。

第五章研究展望随着人工智能技术的不断发展，脑神经网络的应用前景和研究前景也将越来越广阔。

E1控制工程领域工程硕士专业课程

控制工程领域工程硕士专业课程教学大纲课程编号：E232-40课程名称：现代控制理论，Modern Control Theory教学方式：授课总学时和学分：60学时，3学分，其中授课56学时，习题2学时，考试2学时适合专业：控制工程领域，计算机技术工程领域考试方式：笔试课程作用与任务：本课程为控制工程领域的工程硕士研究生的必修学位课程，主要内容为线性多变量系统基本理论、最优控制理论、最优状态估计理论、系统辨识。

通过本课程的学习，使硕士研究生掌握现代控制理论的基本分析与设计方法，并为后续课程的学习奠定坚实的基础。

教学内容与学时分配：第 1 章绪论（1学时）第 2 章多变量系统的描述（3学时）第 3 章线性系统的可控性、可观性、标准型（4学时）第 4 章状态反馈与状态观测器（4学时）第 5 章系统的稳定性分析（2学时）第 6 章变分法及其在最优控制中的应用（6学时）第 7 章极大值原理和典型最优控制（6学时）第 8 章动态规划与最优控制（4学时）第 9 章最优状态估计(6学时)第 10 章线性二次型高斯问题(2学时)第 11 章系统辨识的基本概念(2学时)第 12 章经典系统辨识方法(2学时)第 13 章最小二乘类辨识方法(6学时)第 14 章其他辨识方法（4学时）第 15 章模型阶次的确定（4学时）参考书目：[1]Patel R V. Munro N. Multivariable System Theory and Design. Pergamon Press, 1982[2]白方周，庞国仲. 多变量频域理论与设计技术. 北京：国防工业出版社，1988[3]庞富胜. 线性多变量系统. 武汉：华中理工大学出版社，1992[4]Sage A P. Optimum System Control, 2nd ed. Prentice-Hall Inc, Englewood Cliffs NJ, 1977[5]吴受章.应用最优控制.西安：西安交通大学出版社，1987[6]Astrom K J. An Introduction to Stochastic Control Theory. Academic Press, 197094控制工程领域工程硕士专业课程教学大纲[7]方崇智，萧德云. 过程辨识. 北京：清华大学出版社，1988学习要求：先修课程：矩阵理论，线性代数，自动控制原理学习方法：课堂教学+查阅有关文献资料所属学院：信息科学与工程学院编制人：顾幸生审核人：顾幸生课程编号：E232-41课程名称：先进控制系统，Advanced Control System教学方式：授课总学时和学分：40学时，2学分，其中：课堂教学 30学时，研讨及撰写小论文 10学时适合专业：控制工程领域，计算机技术工程领域考试方式：小论文课程作用与任务：本课程讨论那些比较成熟且在工业过程控制中比较行之有效的控制系统的基本原理、系统设计及工业应用等问题，特点是理论联系实际，内容切合信息时代的需要，反映当前最新科研成果，并力求深入浅出，着重概念。

BP神经网络的简要介绍及应用

BP神经网络的简要介绍及应用BP神经网络（Backpropagation Neural Network，简称BP网络）是一种基于误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络模型。

它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层都由多个神经元（节点）组成，并且每个神经元都与下一层的神经元相连。

BP网络的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。

前向传播时，输入数据从输入层向隐藏层和输出层依次传递，每个神经元计算其输入信号的加权和，再通过一个激活函数得到输出值。

反向传播时，根据输出结果与期望结果的误差，通过链式法则将误差逐层反向传播至隐藏层和输入层，并通过调整权值和偏置来减小误差，以提高网络的性能。

BP网络的应用非常广泛，以下是一些典型的应用领域：1.模式识别：BP网络可以用于手写字符识别、人脸识别、语音识别等模式识别任务。

通过训练网络，将输入样本与正确的输出进行匹配，从而实现对未知样本的识别。

2.数据挖掘：BP网络可以用于分类、聚类和回归分析等数据挖掘任务。

例如，可以用于对大量的文本数据进行情感分类、对客户数据进行聚类分析等。

3.金融领域：BP网络可以用于预测股票价格、外汇汇率等金融市场的变动趋势。

通过训练网络，提取出对市场变动有影响的因素，从而预测未来的市场走势。

4.医学诊断：BP网络可以用于医学图像分析、疾病预测和诊断等医学领域的任务。

例如，可以通过训练网络，从医学图像中提取特征，帮助医生进行疾病的诊断。

5.机器人控制：BP网络可以用于机器人的自主导航、路径规划等控制任务。

通过训练网络，机器人可以通过感知环境的数据，进行决策和规划，从而实现特定任务的执行。

总之，BP神经网络是一种强大的人工神经网络模型，具有较强的非线性建模能力和适应能力。

它在模式识别、数据挖掘、金融预测、医学诊断和机器人控制等领域有广泛的应用，为解决复杂问题提供了一种有效的方法。

然而，BP网络也存在一些问题，如容易陷入局部最优解、训练时间较长等，因此在实际应用中需要结合具体问题选择适当的神经网络模型和训练算法。

前馈神经网络

返回 35
§3.3 BP网d1络 d2
dr
dM
输输输输
误差反向传y1 播神y2经网络yr ，简yM称BP (Back
Propagation)网络，是一种单向传播输输的输多层前向网络。在模式识别、图像处理、系统辨识、函数拟合、优化计算、最优预测和自适应控w制rk 等领域有输着输较为广
泛的应用。
则p=1,2,…,P；
21
3.1.3感知器的学习
(3)计算各节点的实际输出ojp(t)=sgn[WjT(t)Xp], j=1,2,...,m；
(4)调整各节点对应的权值，Wj(t+1)= Wj(t)+η[djp-ojp(t)]Xp, j=1, 2,…,m, 其中为学习率，用于控制调整速度，太大
会影响训练的稳定性，太小则使训练的收敛速度变慢，
入向量中第一个分量x0恒等于-1，权向量中第一个分量为阈值，试根据以上学习规则训练该感知器。
24
3.1.3感知器的学习
解：第一步输入X1，得 WT(0)X1=(0.5,1,-1,0)(-1,1,-2,0)T=2.5 o1(0)=sgn(2.5)=1
W(1)= W(0)+η[d1- o1(0)] X1
W(3)= W(2)+η[d3- o3(2)] X3
=(0.7,0.8,-0.6,0)T+0.1[1-(-1)](-1,-1,1,0.5)T =(0.5,0.6,-0.4,0.1)T
第四步返回到第一步，继续训练直到dp- op=0，p=1,2,3。
27
3.1.4单层感知器的局限性
问题：能否用感知器解决如下问题？
x1
O
O
x2
28
3.1.4单层感知器的

高效的深度学习神经网络算法及其应用

高效的深度学习神经网络算法及其应用第一章简介深度学习神经网络是一种人工智能算法，利用多层神经元对数据进行特征提取和模式识别，被广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。

本文将介绍几种高效的深度学习神经网络算法及其应用。

第二章卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，其主要应用在计算机视觉领域。

CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层和池化层用于提取图像特征，全连接层用于输出预测结果。

在图像分类、目标检测、人脸识别等方面都取得了重大进展。

第三章循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种能处理序列数据的神经网络。

RNN中的每个神经元都有一个状态向量，用来存储前面的数据。

RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域中有很多应用。

但是RNN也存在梯度消失和梯度爆炸等问题，影响了其效果。

第四章长短时记忆网络长短时记忆网络（LSTM）是对RNN的改进，旨在解决梯度消失和梯度爆炸问题。

LSTM通过添加门结构来控制信息的流动，实现了长期记忆和短期记忆的平衡。

LSTM在自然语言处理、语音识别、机器翻译等方面取得了重大突破。

第五章生成对抗网络生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，它由生成器和判别器组成。

生成器用于生成假数据，判别器用于判别真假数据。

生成器和判别器通过对抗训练来提高自己的能力。

GAN在图像生成、图像编辑、语音合成等方面都具有潜在的应用价值。

第六章深度学习神经网络的应用深度学习神经网络已经在许多领域得到了应用。

在计算机视觉领域，CNN被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。

在自然语言处理领域，RNN和LSTM被用来进行情感分析、机器翻译、语音识别等任务。

在生成对抗网络领域，GAN被用于图像生成、艺术创作、虚拟现实等应用。

第七章总结与展望本文介绍了几种高效的深度学习神经网络算法及其应用。

随着计算机硬件的不断提升和大数据的不断积累，深度学习神经网络将会有更广泛的应用空间。

2019年西南石油大学电气信息学院硕士研究生考试大纲-智能控制及应用

掌握将实际问题转化为产生式的方法；理解人机界面在专家系统中的功能和作用。
6.1 专家系统基本思想 6.2 专家系统的应用重点：专家领域知识的构成及表示方法；推理机的工作原理
难点：专家系统知识获取、扩充、修改方法
第七章应用举例
（4 学时）
目的要求：根据工程实例比较多种智能算法的优劣，通过讨论及实验数据说明智能算法与普
5.1 遗传算法的基本操作
5.2 遗传算法实现与改进 5.3 遗传算法在智能控制中应用重点：遗传算法原理、在智能控制中的应用
难点：遗传算法实现方法与控制系统设计
第六章专家系统
（4 学时）
目的要求：理解专家系统的构成；了解目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、
框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等知识表示方法；理解推理机的构成，
《智能控制及应用》课程教学大纲
一、课程基本信息
中文名称：智能控制及应用
英文名称：Intelligence Control and its Application
开课学院：电气信息学院
课程编码：Z5210301
学分：2.5
总学时：40
适用专业：控制工程、控制理论与控制工程
修读基础: 《高等数学》、《自动控制原理》、《现代控制理论》主讲教师：
必修实验项目项目编
序号码
项目名称
1
基于 BP 神经网络的自整定 PID 控制仿真
2
直线倒立摆模糊控制设计
选修实验项目项目编
序号码
项目名称
1
用遗传算法求解函数最优化问题
2
双容水箱模糊控制设计
3
基于 SIMULINK 的控制系统的双模糊控制

基于神经网络的智能控制与优化

基于神经网络的智能控制与优化第一章：引言随着机器学习、深度学习、神经网络等技术的不断发展，人工智能逐渐走向实际应用，其中智能控制和优化技术在各个领域中得到了广泛应用。

基于神经网络的智能控制和优化技术是目前比较热门的研究方向之一，尤其是在制造业、交通运输、农业等领域中得到了广泛应用，本文针对该技术进行深入研究和探讨。

第二章：智能控制与优化概述智能控制和优化技术是指通过人工智能、计算智能等技术手段来实现对系统的控制和优化。

在日常生活、工业生产和其他领域应用中，智能控制和优化技术都是非常必要的。

它能够提高设备的自动化程度，提高生产效率、减少能源消耗、调整设备状况等。

智能控制和优化技术主要包括以下方面：（1）智能控制技术：智能控制是指通过模拟人的思维方式来完成对系统的控制和优化。

这种技术可以有效地将控制过程自动化，减少人为干预。

（2）神经网络控制技术：神经网络控制技术是指通过神经网络对系统进行建模和控制，提高系统的自适应、自学习和自适应能力。

（3）遗传算法控制技术：遗传算法是一种优化技术，它可以根据指定的目标函数对系统进行优化调整，寻找最优的参数组合或解决方案。

（4）模糊控制技术：模糊控制是指通过模糊逻辑推理来完成对系统的控制和优化，有效提高了控制精度和稳定性。

第三章：神经网络智能控制与优化的基本理论（1）神经网络模型理论：神经网络是由大量的人工神经元组成的网络，中间层神经元接收输入信息，通过加权处理和激活函数处理将信息输出给输出层，完成对输入信息的处理。

网络中权值的调整可以通过BP算法、RBF算法等。

（2）神经网络控制技术的原理及方法：神经网络控制是通过神经网络对物理系统进行建模，运用控制理论进行控制，在系统的动态过程中不断调整神经网络权值，使输出值接近期望值，实现对系统的智能化控制。

（3）神经网络控制的优点：1）能够适应各种非线性、大时滞、复杂系统的控制。

2）富有容错性和自适应性，能够处理系统的多样性和变化性，提高系统的可靠性和效率。

神经网络基础PPT课件

AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出，是最早的卷积神经网络之一，用于手写数字识别。
由Alex Krizhevsky等人提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出，通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，构建了深度较深的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到输入层或隐藏层自身，实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据进行建模和分类。

LSTM神经网络在时间序列预测中的优化与改进

LSTM神经网络在时间序列预测中的优化与改进第一章：简介（300字左右）随着人工智能和深度学习的发展，LSTM神经网络在时间序列预测中扮演着重要的角色。

时间序列预测是指根据过去的数据来预测未来的趋势。

传统的预测方法需要人工选取特征并进行模型的建立，这样会受到特征选择和模型复杂度的限制。

而LSTM神经网络通过记忆机制可以自动提取序列数据中的特征，因此在时间序列预测中取得了较好的效果。

本文将重点讨论LSTM神经网络在时间序列预测中的优化与改进。

第二章：LSTM神经网络基础（600字左右）LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门控单元来解决传统RNN存在的长依赖问题。

LSTM具有三个关键的门控单元，包括输入门、遗忘门和输出门。

输入门决定新的输入是否进入单元状态，遗忘门决定之前的状态是否保留，输出门控制输出。

这些门的存在使得LSTM网络不仅可以学习长期依赖关系，还可以根据需要选择性地记住或遗忘状态。

第三章：LSTM神经网络在时间序列预测中的应用（800字左右）LSTM神经网络在时间序列预测中的应用已被广泛研究和应用。

LSTM可以自动提取序列数据中的特征，并学习序列数据中的长期依赖关系。

在股票市场预测中，LSTM网络可以根据过去的股票价格和交易量来预测未来的趋势，为投资者提供决策依据。

在天气预测中，LSTM网络可以利用过去的气象数据来预测未来的天气情况，为农业、能源等行业提供指导。

在交通流量预测中，LSTM网络可以通过过去的交通数据来预测未来的拥堵情况，为城市交通规划提供参考。

第四章：LSTM神经网络的优化方法（800字左右）LSTM神经网络虽然在时间序列预测中表现出色，但也存在一些问题。

针对这些问题，研究者们提出了一些优化方法。

首先，对于LSTM网络的超参数如学习率、隐藏单元个数等进行调优可以提高网络的预测能力。

其次，引入正则化方法如Dropout可以防止过拟合。

现代数学基础

目录第一章人工神经网络算法简介 (2)第二章LFMCW汽车雷达的不足 (3)第三章Hopfield神经网络 (3)第四章LFMCW雷达信号模型 (4)第五章结论 (6)第六章参考文献 (7)第一章人工神经网络算法简介人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。

每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。

与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。

现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。

在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。

这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。

这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。

神经网络的学习方法

一、绪论1．1 人工神经元网络的基本概念和特征一、形象思维人的思维主要可概括为逻辑（含联想）和形象思维两种。

以规则为基础的知识系统可被认为是致力于模拟人的逻辑思维（左脑）人工神经元网络则可被认为是探索人的形象思维（右脑）二、人工神经元网络人工神经元网络是生理学上的真实人脑神经网络的结构和功能，以及若干基本特性的某种理论抽象，简化和模拟而构成的一种信息处理系统。

三、神经元是信息处理系统的最小单元。

大脑是由大量的神经细胞或神经元组成的。

每个神经元可以看作为一个小的处理单元，这些神经元按照某种方式互相连接起来，构成了大脑内部的生理神经元网络，他们中各神经元之间连接的强弱，按照外部的激励信号作自适应变化，而每个神经元又随着接收到的多个激励信号的综合大小呈现兴奋或抑制状态。

而大脑的学习过程是神经元之间连接强度随外部激励信息做自适应变化的过程，大脑处理信息的结果确由神经元的状态表现出来。

四、神经元基本结构和作用1。

组成：细胞体、树突、轴突和突触。

2。

树突：负责传入兴奋或抑制信息（多条），较短，分支多，信息的输入端3。

轴突：负责传出兴奋或抑制信息（一条），较长，信息的输出端4。

突触：一个神经元与另一个神经元相联系的特殊结构部位，包括：突触前、突触间隙、突触后三个部分。

突触前：是第一个神经元的轴突末梢部分突触后：是第二个神经元的受体表面突触前通过化学接触或电接触，将信息传往突触后受体表面，实现神经元的信息传输。

5。

神经元网络：树突和轴突一一对接，从而靠突触把众多的神经元连成一个神经元网络。

6。

神经网络对外界的反应兴奋：相对静止变为相对活动抑制：相对活动变为相对静止7。

传递形式神经元之间信息的传递有正负两种连接。

正连接：相互激发负连接：相互抑制8。

各神经元之间的连接强度和极性可以有不同，并且可进行调整。

五简化的神经元数学模型x1x2x3x4s ix1,x2,..,x n：输入信号u i:神经元内部状态θi：与值ωi：ui到 uj连接的权值s i：外部输入信号，可以控制神经元uif(·) :激发函数y i:输出Ơi：= Σw ij x j +s i - θiU i = g(Ơi)y i = h(u i) = f(g(Ơi)) = f(Σw ij x j +s i - θi)f = h x g六、显示出人脑的基本特征1。

计算机初学者必读的人工智能基础教程

计算机初学者必读的人工智能基础教程第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新型信息技术。

本章将介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域等基础知识，帮助读者对人工智能有一个整体的了解。

第二章：机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个重要分支，通过让机器从数据中学习并改善性能，实现对未知数据的准确预测。

本章将介绍机器学习的基本概念、分类、算法和应用实例，包括监督学习、无监督学习和强化学习等内容，帮助读者理解机器学习的基本原理和应用方法。

第三章：神经网络神经网络（Neural Network）是一种模仿人类神经系统结构和功能的数学模型，是实现人工智能的核心技术之一。

本章将介绍神经网络的基本原理、结构和训练方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等类型，以及深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例。

第四章：自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能与语言学、计算机科学交叉的领域，研究如何使机器能够理解、处理和生成人类自然语言。

本章将介绍自然语言处理的基本概念、技术和应用，包括词法分析、句法分析、信息抽取、机器翻译等，以及近年来在智能客服、智能翻译等领域的研究进展。

第五章：计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使计算机具有类似人类视觉系统的功能，能够理解和解释图像和视频。

本章将介绍计算机视觉的基本概念、算法和应用，包括图像特征提取、目标检测与识别、图像分割与理解等内容，以及在无人驾驶、智能监控等领域的具体应用案例。

第六章：推荐系统推荐系统（Recommendation System）是一种通过分析用户历史行为和兴趣，向用户推荐相关信息、产品或服务的技术系统。

本章将介绍推荐系统的基本原理、算法和应用，包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习推荐等，以及在电商、社交媒体等领域的实际应用案例。