第11章 神经网络控制系统设计
神经网络控制系统的原理
神经网络控制系统的原理神经网络控制系统是一种基于人工神经网络的控制系统，在工业、交通、航空等各个领域具有广泛的应用。
它的原理是通过构建和训练神经网络模型，实现对待控对象的智能控制。
首先，神经网络控制系统需要建立一个神经网络模型，这个模型通常由节点、神经元和连接权值组成。
节点是模型中的基本单元，神经元是节点的一个实例，连接权值代表神经元之间的连接强度。
在建立模型时，需要确定网络的拓扑结构和各个节点之间的连接方式。
其次，神经网络控制系统需要进行网络的训练。
训练是为了使神经网络模型能够适应特定的控制任务。
训练过程通常包括两个阶段：前向传播和误差反向传播。
前向传播是指从输入层开始，逐层计算神经元的输出值，直到输出层。
误差反向传播是指根据网络的输出和期望输出之间的误差来调整连接权值，以提高网络的性能。
在训练过程中，需要使用一些优化算法来更新连接权值。
常用的优化算法有梯度下降法、反向传播算法和遗传算法等。
这些算法能够根据网络的误差情况，调整连接权值，使网络的输出尽量与期望输出一致。
一旦神经网络模型训练完成，就可以将其应用于实际的控制任务中。
在控制过程中，输入变量会通过网络的输入层传递给网络，经过一系列的计算和传递，最终得到输出结果。
输出结果可以是控制信号，用来调节待控对象的状态，使其达到期望的目标。
需要注意的是，神经网络控制系统的性能不仅取决于网络的结构和参数，还取决于训练数据的质量和数量。
训练数据应该尽可能地覆盖各种情况，以确保网络具有良好的泛化能力。
此外，神经网络控制系统还需要不断地进行监控和调整，以保持其稳定性和性能。
总的来说，神经网络控制系统通过构建和训练神经网络模型，实现对待控对象的智能控制。
它的原理是利用神经网络的拟合和学习能力，将输入变量转化为输出控制信号，从而实现对系统的控制。
神经网络控制系统具有较强的适应性和学习能力，能够适应各种复杂和变化的控制任务，因此在实际应用中具有广泛的潜力和前景。
控制系统中的神经网络控制方法
控制系统中的神经网络控制方法控制系统是指通过对被控对象进行监测和调节，以达到预定要求的系统。
而神经网络控制方法是指利用神经网络模型和算法对控制系统进行优化和改进的方法。
本文将介绍神经网络控制方法在控制系统中的应用以及其原理和优势。
一、神经网络控制方法的原理神经网络控制方法主要基于人工神经网络模型，它模拟了生物神经系统的结构和功能。
该模型由多个神经元组成，这些神经元相互连接并通过权重参数传递和处理信息。
其原理主要包括以下几个方面：1. 网络拓扑结构：神经网络控制方法中使用的神经网络有多种拓扑结构，如前馈神经网络、循环神经网络和自适应神经网络等。
这些网络结构可以灵活地应用于不同的控制问题。
2. 学习算法：神经网络通过学习算法来调整网络中神经元之间的连接权重，以逐步优化网络的性能。
常见的学习算法包括反向传播算法、遗传算法和模糊神经网络算法等。
3. 控制策略：神经网络控制方法可以基于不同的控制策略，如比例积分微分（PID）控制、模糊控制和自适应控制等。
通过在神经网络中引入相应的控制策略，可以实现对被控对象的精确控制和调节。
二、神经网络控制方法在控制系统中的应用1. 机器人控制：神经网络控制方法在机器人控制中有广泛应用。
通过将神经网络嵌入到机器人的控制系统中，可以实现对机器人运动、感知和决策等方面的智能控制。
这种方法能够提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地适应不同环境和任务的需求。
2. 工业过程控制：神经网络控制方法在工业过程控制中也得到了广泛应用。
通过利用神经网络对工业过程进行建模和优化，可以提高生产效率、降低能耗和减少故障率。
此外，神经网络控制方法还可以应用于故障诊断和预测维护等方面，提高工业系统的可靠性和稳定性。
3. 航天飞行器控制：神经网络控制方法在航天飞行器控制方面也有重要应用。
通过神经网络对航天飞行器的姿态、轨迹和轨道控制进行优化，可以提高飞行器的稳定性和导航精度，降低燃料消耗和飞行风险。
神经网络控制系统的研究与实现
神经网络控制系统的研究与实现一、研究背景随着人工智能技术的快速发展，神经网络控制系统（NNCS）成为了近年来最为热门的研究领域之一。
NNCS的核心思想是将神经网络理论与控制理论相结合，实现自主学习和自主决策的控制系统。
它能够广泛应用于机器人控制、智能制造、自动驾驶等领域，在提高生产效率、降低成本、提升人类生活质量等方面具有重要的意义。
二、研究内容和方法（一）NNCS的基本原理NNCS是基于神经网络理论的一种控制系统，其基本原理是将神经网络作为控制系统的核心部分，通过训练神经网络，使其学习到控制系统的动态特性和最优控制策略，从而实现优化控制。
（二）NNCS的研究方法NNCS的研究方法主要包括以下几个方面：1. 神经网络模型的构建：在神经网络模型中，需要确定神经网络的拓扑结构、激活函数和连接权值等参数，以实现对控制系统的有效建模。
2. 神经网络训练算法的选择：针对不同的控制系统，需要选择合适的神经网络训练算法，如BP算法、RBF算法、ELM算法等，以实现对神经网络参数的自适应学习和优化。
3. 控制策略的设计与优化：在神经网络模型中，需要设计合适的控制策略，如模糊控制、PID控制、自适应控制等，并利用神经网络的自适应学习能力不断优化控制策略，以达到更为优化的控制效果。
（三）NNCS的实现技术NNCS的实现技术主要包括以下几个方面：1. 硬件平台的选择：为了实现NNCS，需要选择适合的硬件平台，如FPGA、DSP、ARM、GPU等，以满足不同的应用需求。
2. 软件工具的选择：在神经网络模型的构建、训练和优化等过程中，需要使用到不同的软件工具，如MATLAB、Python、Caffe、TensorFlow等，以实现高效、精确的控制算法设计和实现。
3. 系统集成和测试：在NNCS的实现过程中，需要对各个组成部分进行优化、测试和集成，以保证整个系统的正确性和稳定性，同时对系统的性能进行评估和优化。
三、研究应用和展望NNCS作为一种优化控制系统，其应用前景广阔。
自适应神经网络控制系统设计与实现
自适应神经网络控制系统设计与实现随着现代科技的发展，各行各业对自适应神经网络的需求也越来越大。
自适应神经网络控制系统可以自主获取环境信息，根据环境变化实现自调节、自学习和自适应，从而提高系统控制的可靠性、稳定性和鲁棒性。
本文将介绍自适应神经网络控制系统设计的理论基础、实现过程和应用实例。
一、理论基础自适应神经网络控制系统由两大核心部分组成：神经网络和控制器。
神经网络可以根据输入输出数据模型自主学习，实现非线性映射函数的建立和自适应控制；控制器则根据实际系统特点进行参数调整和反馈控制，保证系统控制效果。
具体来说，自适应神经网络控制系统包括以下内容：1.神经网络模型：神经网络是自适应神经网络控制系统的核心部分，它可以处理环境输入的信息，实现对输出信号的调节和控制。
神经网络模型可以分为波形神经网络、径向基神经网络、多层感知器神经网络等多种类型，根据实际控制需要选择合适的模型。
2.控制器：控制器是自适应神经网络控制系统的关键组成部分，通过参数调节和反馈控制实现对神经网络的控制。
控制器的选择和设计应该考虑到受控系统的特点以及系统控制的目标要求。
3.训练算法：自适应神经网络控制系统的训练算法包括反向传播算法、共轭梯度算法、遗传算法等。
根据具体控制场景和神经网络模型的选择，可以选择相应的算法进行网络参数的优化和训练。
4.信号采集和处理：自适应神经网络控制系统需要对有效信号进行采集和处理，实现对环境输入信息的获取和分析。
信号处理可以使用滤波、降噪、去趋势等技术进行处理，以提高神经网络模型的可靠性和精度。
二、实现过程自适应神经网络控制系统的实现可以分为几个阶段：1.系统建模：对受控系统进行建模，确定系统的输入输出特性以及控制目标。
2.神经网络模型选择和建立：根据系统特点和控制目标选择合适的神经网络模型，建立网络结构并进行参数调节和训练。
3.控制器设计：根据实际控制需求，确定控制算法和控制器结构，并完成参数的设置和调节。
基于神经网络的智能控制系统设计与实现
基于神经网络的智能控制系统设计与实现智能控制系统是一种自适应能力极强且能够自我学习的控制系统，它的设计和实现需要借助协同工作的硬件和软件系统来实现。
目前，基于神经网络的智能控制系统是一种非常有效的实现方式，能够应用于诸如交通运输、工厂自动化、智能家居等各种领域。
本文将说明神经网络在智能控制系统中的应用，分别从智能控制系统的设计、神经网络算法的选择、网络结构以及神经网络的训练和优化等角度进行讨论，从而为读者提供基于神经网络的智能控制系统设计与实现的有效方法。
一、神经网络智能控制系统的设计在智能控制系统的设计中，需要考虑以下几个方面：1. 系统功能要求。
要明确智能控制系统的功能要求是什么，例如需要控制的参数、设备、工艺流程等等，以及需要实现的控制目标（例如，最大限度减少能源消耗、最大限度提高生产效率等）。
2. 数据采集及预处理。
在智能控制系统中，需要对一些关键的监测数据进行采集和处理，以便作为神经网络的输入数据。
一般来说，我们将这些数据称为源数据，在对其进行分析、处理之后，再作为神经网络的输入数据。
这也就涉及到数据采集、数据预处理和储存等方面的问题。
3. 神经网络的选择。
选择一个合适的神经网络模型是智能控制系统设计中一个关键的环节。
针对不同的任务，神经网络模型的设计应该有所差异。
例如，对于控制操作比较简单的单变量问题，使用单一感知器（Perceptron）模型就已经足够，而对于多元问题，我们则需要使用多层感知器（Multilayer Perceptron 简称 MLP）模型来实现。
4. 神经网络的训练和优化。
完成神经网络模型的选择之后，接下来需要进行训练和优化。
在神经网络模型训练过程中，需要确定合适的学习率、训练轮次、误差指标等等，以便提高模型的预测精度。
二、神经网络算法的选择在选择神经网络模型的时候，我们需要考虑使用合适的算法来进行模型训练。
当前应用最为广泛的神经网络算法是反向传播（Back Propagation）算法。
神经网络控制系统的优化设计
神经网络控制系统的优化设计随着科技的不断进步，人类对复杂系统的控制和优化需求越来越高，而神经网络技术是一个有效的解决方案。
神经网络被广泛应用于电力、石油、航空、军工等领域，其高效、灵活的特性赢得了用户的认可。
但是，神经网络控制系统的优化设计仍然是一个具有挑战性的任务。
本文将探讨神经网络控制系统的优化设计，并介绍几种常见的优化方法。
神经网络控制系统的构成神经网络控制系统由三个部分组成：神经网络模型、控制器和被控对象。
神经网络模型是一个多层前馈神经网络，通常包含输入层、隐含层和输出层。
输入层接受外部信号，隐含层进行信息处理和转换，输出层将处理后的信号传递到控制器。
控制器是神经网络的核心，其作用是根据输入信号调整神经网络参数，以实现对被控对象的控制。
被控对象是待控制的系统，通过传感器将信号传递给神经网络，由神经网络输出的控制信号对其进行调节。
针对神经网络控制系统，优化设计是指对其各个组成部分进行优化，以提高系统的控制性能和稳定性。
优化设计的具体内容包括：（1）神经网络模型优化神经网络模型的优化是实现系统优化设计的第一步，其目标是提高神经网络的泛化能力和预测精度。
优化方法包括神经元数目的确定、激活函数的选择、权值初始化、学习率的调整等。
通过多次试验和反馈，找到最佳的神经网络模型，将大大提高系统的控制能力。
（2）控制器优化控制器是神经网络控制系统的核心部分，其设计的好坏直接影响系统的控制效果。
控制器的优化目标是提高控制精度和响应速度，并保证系统的稳定性。
常见的控制器优化方法有连续控制器和离散控制器，其中离散控制器在实时控制中更具优势，因为它能够快速响应变化，同时消除掉噪声信号带来的干扰。
（3）被控对象优化被控对象的优化是神经网络控制系统中的重要环节。
被控对象通常是复杂的动态系统，其优化目标是提高系统的响应速度和抗干扰能力。
被控对象的优化方法包括系统参数的调整、嵌入式控制系统的设计和应用、信号处理和滤波，通过对被控对象的优化，系统的性能可以得到有效的提升。
自动控制系统中的神经网络控制
自动控制系统中的神经网络控制自动控制系统是一种通过使用各种控制器和算法来实现对系统行为的调节和优化的系统。
神经网络控制是其中一种灵活且性能强大的控制方法，它模仿了人类大脑的神经网络，通过学习和适应来实现对系统的控制。
神经网络控制在自动控制系统中的应用非常广泛。
它可以用于机械控制、电力系统、通信网络等各种领域。
神经网络控制可以通过大量的输入输出数据来训练网络模型，并利用这些模型对未知的系统进行控制。
这使得神经网络控制能够处理非线性、时变和模型未知的系统。
神经网络控制的基本原理是通过训练神经网络来建立系统的模型，然后使用这个模型来预测系统的下一状态，并基于预测结果进行控制。
神经网络控制的训练过程通常包括两个阶段：离线训练和在线调整。
在离线训练阶段，使用大量的已知输入输出数据对神经网络进行训练，调整网络的权重和偏差，使其尽可能准确地描述系统的动态行为。
在在线调整阶段，根据实际的控制效果，对网络进行参数的实时调整，以适应系统的变化。
与传统的控制方法相比，神经网络控制具有以下几个优势：1. 适应性强：神经网络控制可以自适应地调整控制策略，以适应不同的工作环境和系统条件。
即使在存在模型误差和系统变化的情况下，它仍然能够保持较好的控制性能。
2. 鲁棒性强：神经网络控制对参数的变化和噪声的抗干扰能力较强。
它可以通过学习和适应来抵抗外部干扰和异常情况的干扰，从而使控制系统更加稳定可靠。
3. 非线性能力强：由于神经网络模型的非线性特性，神经网络控制可以有效地应对非线性系统。
它能够处理传统控制方法难以解决的非线性问题，并在控制精度和稳定性方面取得显著的改善。
在实际应用中，神经网络控制也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络控制的设计和参数调整较为复杂，需要具备相关的知识和经验。
其次，神经网络控制的计算量较大，需要较高的计算资源和处理能力。
此外，神经网络控制还面临着数据不准确和训练样本不足的问题，这可能导致网络模型的性能下降。
神经网络控制系统设计与优化
神经网络控制系统设计与优化随着科技的不断发展，神经网络控制系统在工业自动化、机器人控制、智能交通等领域得到了广泛应用。
神经网络控制系统以其强大的模式识别能力和自适应学习能力而备受关注。
本文将深入探讨神经网络控制系统的设计与优化。
一、神经网络控制系统的设计1. 系统框架设计：神经网络控制系统的设计首先需要确定系统的框架。
可以采用单层感知器、多层感知器或者径向基函数网络等不同的神经网络结构。
此外，还需确定输入向量和输出向量的维度，选择适当的激活函数。
2. 数据采集与预处理：在神经网络控制系统的设计中，数据的采集和预处理是至关重要的一步。
从实际应用中采集大量的样本数据，并进行数据清洗和标准化处理，以确保神经网络模型能够准确地学习和预测。
3. 网络训练与优化：设计好神经网络结构后，需要进行网络的训练与优化。
常用的训练算法包括反向传播算法、遗传算法和粒子群优化算法等。
通过多次迭代训练，使神经网络模型不断优化，提高其对输入数据的逼近和预测能力。
4. 模型评估与调整：完成网络的训练与优化后，需要对训练好的神经网络模型进行评估与调整。
可以使用交叉验证、误差分析等方法评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整，以进一步提高其预测准确性和稳定性。
二、神经网络控制系统的优化1. 参数调整与优化：在神经网络控制系统中，参数的选择和调整对系统的性能至关重要。
可以采用网格搜索、贝叶斯优化等方法对网络的超参数进行优化，寻找最佳的参数组合，以达到系统最优性能。
2. 深度神经网络的应用：在一些复杂的控制系统中，传统的浅层神经网络可能无法满足需求。
此时可以考虑使用深度神经网络进行模型的优化。
深度神经网络具有更强大的非线性拟合能力和特征提取能力，能够更好地适应复杂系统的控制需求。
3. 集成学习方法：集成学习方法将多个独立的神经网络模型进行组合，综合利用其优势，提高整体控制系统的性能。
常见的集成学习方法有投票法、堆叠法、Bagging和Boosting等。
离散控制系统的神经网络控制设计
离散控制系统的神经网络控制设计神经网络在控制系统中的应用已经成为一个研究热点，而离散控制系统的神经网络控制设计则在这个领域中占据着重要的位置。
离散控制系统广泛应用于实际工程中，其控制对象的状态和控制信号都是在离散时间上进行描述的。
通过将神经网络引入离散控制系统，可以提高控制系统的性能和鲁棒性。
一、离散控制系统的基本原理离散控制系统是一种控制对象的状态和控制信号都在离散时间上进行描述的控制系统。
其基本原理是通过离散时间的采样和量化来获取被控对象的状态，然后根据控制算法计算出相应的控制信号。
离散控制系统具有内禀的抗干扰能力和稳定性，但在面对非线性和时变系统时表现较差。
二、神经网络在离散控制系统中的应用神经网络是一种模仿人脑神经元运作方式的数学模型，可以通过学习和训练来适应不同的控制任务。
在离散控制系统中，神经网络可以用于模拟和优化控制算法，提高控制系统的性能和鲁棒性。
1. 神经网络的建模方法神经网络的建模方法主要包括感知器模型、多层前馈神经网络和循环神经网络等。
感知器模型是最简单的神经网络模型，适用于线性可分问题的建模。
多层前馈神经网络具有较强的非线性映射能力，适用于复杂非线性系统的建模。
循环神经网络具有记忆功能和时间依赖关系的建模能力，适用于含有时序信息的系统建模。
2. 神经网络控制算法神经网络控制算法主要包括基于误差反向传播的训练算法、最小均方误差算法和强化学习算法等。
误差反向传播算法是最常用的神经网络训练算法，通过计算误差信号的梯度来调整网络的连接权值。
最小均方误差算法适用于连续控制系统和离散控制系统的训练。
强化学习算法则是通过奖励信号和惩罚信号来调整神经网络的连接权值。
三、离散控制系统的神经网络控制设计步骤离散控制系统的神经网络控制设计可以分为以下几个步骤：1. 确定控制目标和控制对象在设计神经网络控制系统之前，首先需要明确控制目标和控制对象。
控制目标可以是提高系统的跟踪性能、减小系统的稳态误差或者提高系统的鲁棒性等。
神经网络控制系统3篇
神经网络控制系统（一）神经网络控制系统简介神经网络控制系统是一种基于人工神经网络算法的控制系统，它主要通过对数据的学习和分析，不断优化参数，最终实现对系统的有效控制。
神经网络控制系统由多个神经元构成，每个神经元具有一定的输入和输出，它们之间通过权值连接相互联系。
通过不断地输入训练数据，系统能够自我调整，进而快速、精确地完成控制任务。
（二）神经网络控制系统的基本特点1.自适应性神经网络具有非常高的自适应能力，能自动学习和适应复杂的系统结构和变化。
2.非线性神经网络能够处理高度非线性的系统，并且能够自适应地调整变量之间的关系。
3.分布式处理神经网络是由多个节点组成的分布式处理系统，能够实时地响应和处理输入。
4.模式识别神经网络能够对数据进行有效的分类和识别，并在数据发生变化时及时调整模型。
5.容错性神经网络由多个节点组成，如果某个节点发生故障，其他节点仍然可以正常工作，保证系统的稳定性和可靠性。
（三）神经网络控制系统的应用范围1.智能控制神经网络控制系统能够对复杂的系统进行智能控制，如机器人、工业自动化等。
2.数据处理神经网络控制系统能够对海量数据进行处理和分析，为数据挖掘和决策提供支持。
3.医疗诊断神经网络控制系统能够对医疗数据进行分析，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
4.金融风控神经网络控制系统能够对金融领域的数据进行分析，预测市场趋势和风险，并在投资决策方面提供支持。
5.交通运输神经网络控制系统能够对交通流量进行分析和控制，优化交通路线，减少拥堵和事故。
总之，随着人工智能和大数据技术的不断进步，神经网络控制系统将会在更多的领域得到应用，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
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。
第11章 神经网络控制系统设计
y
第11章
神 经网络控制系统设计
设神经元的一组输入用向量表示为 X=(x1，x2，…，xn) 其相应权值为 W=(w1，w2，…，wn) 神经元的阈值为θ，输出为y，则
n
y f ( wi xi )
i 1
其中
1 f (x) 0 x≥ 0 x 0
第11章
神 经网络控制系统设计
第11章
神 经网络控制系统设计
感知器采用有教师的学习算法，即用来学习的样本模 式的类别是已知的，而且各模式类的样本具有充分的代 表性。当依次输入学习样本时，网络以迭代方式根据神 经元的实际输出与期望输出的差别对权值进行修正，最 终得到希望的权值。具体算法如下： 第一步：设置初始权值wji(m)。通常，各权值的初始值 设置为较小的非零随机数。 第二步：输入新的模式。
神 经网络控制系统设计
BP网络的学习，由四个过程组成： BP 网络的学习， 由四个过程 成：输入模式由输入层经隐含层向输出层的 “模式顺传播”过程；网络的希望输出与网络实际输出 之差的误差信号由输出层经隐含层向输入层逐层修正连 接权的“误差逆传播”过程；由“模式顺传播”与“误 差逆传播”的反复交替进行的网络“记忆训练”过程； 网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的“学习收 敛”过程。归结起来为，“模式顺传播” →“误差逆传 播”→“记忆训练”→“学习收敛”过程。BP网络的学 习方法也称为广义δ规则。
第11章
神 经网络控制系统设计
3．学习规则 在神经网络中，使用各种学习规则，最有名的是Hebb 规则，研究仍在继续，许多新的想法也在不断尝试。有 些研究者将生物学习的模型作为主要研究方向，有一些 在修改现有的学习规则，使其更接近自然界中的学习规 律。但是在生物系统中，到底学习是如何发生的，目前 知道得还不多，也不容易得到实验的证实。 (1) Hebb规则; (2) Delta规则; (3) 梯度下降规则; (4) Kohonen学习规则; (5) 后传播学习方法;
控制系统神经网络
控制系统神经网络简介：在现代科技和工业领域中，控制系统神经网络起着至关重要的作用。
控制系统神经网络是一种基于神经网络的控制理论和方法，在模拟和优化控制过程中具有很高的可用性和稳定性。
本文将重点介绍控制系统神经网络的原理、应用和未来发展方向。
一、神经网络在控制系统中的应用神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的人工智能技术。
它具有自适应、非线性、强大的学习能力和适应能力等特点，使其成为控制系统领域的热门研究方向。
神经网络可以应用于各种不同类型的控制系统，如工业控制系统、智能交通系统以及机器人控制系统等。
二、控制系统神经网络的原理控制系统神经网络包含输入层、隐含层和输出层。
其中输入层接收输入信号，隐含层通过激活函数处理输入信号并传递给输出层，输出层产生最终的控制信号。
隐含层的节点和连接权重通过训练过程进行调整，以实现神经网络的自适应控制功能。
神经网络的结构和参数可以通过学习算法和优化方法进行设计和调整，以满足不同控制系统的需求。
三、控制系统神经网络的应用案例1. 工业控制系统中的神经网络应用：以某工厂的温度控制系统为例，通过神经网络实时监测和预测温度变化，自动调整加热器功率，保持温度在设定范围内稳定运行，提高了生产效率和产品质量。
2. 智能交通系统中的神经网络应用：利用神经网络对交通流量进行预测和控制，实现交通信号的自适应调整，减少拥堵、提高通行效率，为城市交通管理带来了很大的便利。
3. 机器人控制系统中的神经网络应用：通过神经网络实现机器人的姿态控制和路径规划，使机器人能够在复杂环境中准确执行各种任务，具备更高的灵活性和自主性。
四、控制系统神经网络的发展趋势随着人工智能和控制技术的不断发展，控制系统神经网络也将朝着以下几个方向发展：1. 多层次和多模型融合：将多个神经网络模型和多个控制策略融合，提高控制系统的鲁棒性和适应性，应对复杂多变的控制场景。
2. 强化学习和深度学习：结合强化学习和深度学习技术，使神经网络具备更高的决策能力和自主学习能力，实现更高效的控制和优化。
神经网络控制系统的设计与实现
神经网络控制系统的设计与实现随着机器学习和人工智能技术的快速发展，神经网络控制系统越来越受到关注。
神经网络控制系统是一种通过人工神经网络来解决复杂控制问题的方法。
本文将介绍神经网络控制系统的设计和实现。
一、神经网络控制系统的基本原理神经网络控制系统主要由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受传感器采集的数据，并把数据传递到隐藏层。
隐藏层通过对输入层数据的处理，提取出数据的重要特征，并将处理结果传递到输出层。
输出层输出神经网络对控制系统的控制指令，并送往执行器。
在整个过程中，神经网络通过不断的学习和调整权重，提高模型的准确性和性能。
二、神经网络控制系统的设计1.数据采集和处理神经网络控制系统的设计首先要考虑的是数据采集和处理。
在控制系统中，传感器采集的数据是神经网络学习和决策的重要数据源。
为了保证数据准确性和稳定性，我们需要使用高质量的传感器，并对采集的数据进行处理和滤波，以去除控制不必要的干扰和噪声。
2.神经网络模型选择和训练神经网络模型的选择和训练是神经网络控制系统设计的重要部分。
在选择神经网络模型时，我们需要根据控制系统的特点和控制要求，选择合适的神经网络模型。
常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络等。
在训练神经网络模型时，我们需要使用大量的训练数据，并采用合适的学习算法对神经网络模型进行训练和调整。
3.控制器设计和实现神经网络的输出结果是控制器的输入，而控制器的输出是控制指令。
因此，控制器的设计和实现是神经网络控制系统设计的关键。
在控制器设计时，我们需要考虑控制系统的特性和控制要求，选择合适的控制算法，并采用合适的编程语言和平台实现控制器。
三、神经网络控制系统的应用神经网络控制系统在各种控制领域都有广泛应用。
例如，在制造业中，神经网络控制系统可以用于生产线的自动化控制和质量控制；在交通运输领域，神经网络控制系统可以用于智能交通管理和车辆导航；在环境保护领域，神经网络控制系统可以用于污染源的监测和管理。
控制系统神经网络控制技术
控制系统神经网络控制技术控制系统是现代工业发展的重要组成部分，其作用是监测和控制工业系统的各种参数，以确保系统能够稳定可靠地运行。
而神经网络控制技术是一种新型的控制系统方法，它基于神经网络理论，利用具有自适应性和非线性特性的神经网络来控制系统，以提高系统的性能和鲁棒性。
下面将详细介绍神经网络控制技术在控制系统中的应用及其优越性。
一、神经网络控制技术的基本原理1.1神经网络理论概述神经网络理论是计算机科学中一个基础的研究领域，它是由生物学中的神经元学说发展而来。
神经网络是由一组相互连接的人工神经元构成的，这些神经元之间的连接可以传递信息，进而模拟人脑的神经网络。
1.2神经网络控制技术的原理神经网络控制技术利用具有自适应性和非线性特性的神经网络来控制系统，并通过反馈机制控制系统的输出变量，以保持系统的稳定性和精度。
神经网络控制技术具有很强的适应性，可以对系统中的各种复杂非线性因素进行在线学习和自适应调节，以达到最优控制效果。
二、神经网络控制技术在控制系统中的应用神经网络控制技术可以应用于各种控制系统中，如航空控制系统、机器人控制系统、电力系统等。
它在控制系统中的应用主要有以下几个方面：2.1预测控制神经网络可以对待控制变量的未来变化进行预测，以便根据预测结果采取相应的控制策略。
利用神经网络预测控制技术，可以在短时间内完成复杂系统的控制和优化调节，提高系统的响应速度和稳定性。
2.2优化控制神经网络可以对系统进行非线性建模和状态优化，以使得系统满足给定的控制要求。
利用神经网络优化控制技术，可以使系统的控制过程更加稳定、快速和准确，从而提高系统的控制质量和性能。
2.3非线性逆控制神经网络可以利用其非线性自适应特性，在控制系统中实现非线性逆控制，从而实现对系统的精确控制。
利用神经网络非线性逆控制技术，可以有效地克服系统建模中的误差和不确定性，提高系统的控制精度和可靠性。
三、神经网络控制技术的优越性相对于传统的控制技术，神经网络控制技术具有以下几个优越性：3.1 自适应性强神经网络控制技术可以根据系统实时的状态和环境信息进行自适应调节，从而保持系统的稳定性和可靠性。
神经网络控制
单容水箱液位神经网络控制系统实验报告一、实验目的1、了解单容水箱液位定值控制系统的结构和组成。
2、分析神经网络控制方式对本控制系统的作用。
3、应用神经网络控制进行系统参数的整定，使系统达到平衡。
二、实验设备计算机及相关软件。
三、实验原理本控制系统结构图如图所示:神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。
它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。
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，人脑能完成智能、思维等高级活动，为了利用数学模型来模拟人脑活动，导致了神经网络的研究。
控制系统以水箱作被控对象，水箱的液位高度为系统的被控制量。
本实验要求水箱液位稳定至给定量，将水箱液位信号作为反馈信号，在与给定量比较后的差值通过调节器控制气动调节阀的开度，以达到控制水箱液位的目的。
为了实现系统的恒值控制，系统的调节器采用神经网络控制。
程序推导过程：q1=b*k(k 表示阀门开度，最大值为100）h=h+(q1-q2)/s;q2=67.5*abs(sin(2.7*pi*i+0.30));给定值四、实验程序clear all;close all;M=50;%阀门开度初始值为50 H=100;h=55;b=4.2;s=120;xite=0.50;alfa=0.05;w2=rands(10,1);w2_1=w2;w2_2=w2_1;w1=rands(1,10);w1_1=w1;w1_2=w1_1;dw1=0*w1;x=[0]';I=[0,0,0,0,0,0]';Iout=[0,0,0,0,0,0]';FI=[0,0,0,0,0,0]';ts=0.001;for k=1:1:5000time(k)=k*ts;L1(k)=h;L2(k)=H-h;e1(k)=H-h;q1=b*M;q2=21*sqrt(h);h=h+(q1-q2)/s;for j=1:1:10I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endMn(k)=w2'*Iout;e2(k)=M-Mn(k);w2=w2_1+(xite*e2(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2);for j=1:1:10FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2;endfor i= 1:1:1for j=1:1:10dw1(i,j)=e2(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i);endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2);yu=0;for j=1:1:10yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j); enddyu(k)=yu;x=e1(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;endfigure;plot(time,L1,'g',time,L2,'r')。
神经网络控制系统优化设计
神经网络控制系统优化设计随着人工智能技术的不断发展，神经网络控制系统应用越来越广泛。
神经网络控制系统基于人工神经网络，通过学习、训练、调试等过程，能够自动化地控制物理系统、工业过程以及其他复杂系统。
但是，在实际应用中，神经网络控制系统的效率和稳定性常常无法达到预期的水平，需要优化设计。
一、神经网络控制系统的基本原理神经网络控制系统是一种基于人工神经网络的控制系统，其基本原理是通过神经网络学习和训练，建立一种映射关系，将输入信号映射为输出信号。
神经网络控制系统通常包括感知器、反向传播算法和各种优化策略。
感知器是神经网络控制系统的基本单元，其结构类似于神经元。
感知器的输入是一组权值和阈值，输出是一个二元值。
感知器的输出可以看作是一种压缩和细化后的信息，该信息可以用来描述环境的某些性质，如物体的形状、颜色和位置等。
反向传播算法是神经网络学习的基本方法，其主要目标是调整权值和阈值，使神经网络的输出尽可能接近期望输出。
反向传播算法需要不断地对神经网络进行训练和调试，以不断优化神经网络的效率和精度。
二、神经网络控制系统的优化设计神经网络控制系统的优化设计涉及到多个方面，如选择合适的神经网络模型、设计有效的模型训练算法和建立科学合理的优化策略等。
1.选择合适的神经网络模型神经网络控制系统需要选择适合任务的神经网络模型，以达到最好的控制效果。
常用的神经网络模型包括单层感知器、多层感知器、径向基函数网络和深度学习等。
在选择神经网络模型时，需要考虑任务的复杂性、样本数量和计算资源等因素。
2.设计有效的模型训练算法模型训练是神经网络控制系统优化设计的关键环节，有效的模型训练算法可以大大提高神经网络的性能和效率。
常用的模型训练算法包括反向传播算法、Levenberg-Marquardt算法和遗传算法等。
不同的模型训练算法有不同的优劣点，需要根据实际情况选择合适的算法。
3.建立科学合理的优化策略优化策略是神经网络控制系统优化设计的重要组成部分，其作用是优化神经网络的结构和参数，提高神经网络的效率和性能。
基于神经网络的智能控制系统设计
基于神经网络的智能控制系统设计近年来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络控制技术成为了智能控制领域的新热点。
基于神经网络的智能控制系统，能够实现对复杂系统的智能化控制和优化，具有广泛的应用前景。
本文将介绍基于神经网络的智能控制系统设计的方法和应用场景。
一、神经网络技术神经网络是一种模拟神经元网络结构和功能的信息处理系统，是模拟人脑信息处理机制的一种方式。
神经网络结构可以拟合非线性关系，并能够实现自适应控制和优化。
神经网络技术的应用领域包括：图像识别、语音识别、自然语言处理、控制与优化等。
神经网络技术在智能控制领域的应用主要包括基于模型的控制，基于经验的控制和基于强化学习的控制。
基于模型的控制是通过建立物理模型或数学模型，对系统进行建模和仿真，再根据建模结果设计控制算法。
基于经验的控制是通过对系统历史数据的观察和分析，总结出控制规律和经验，再利用这些经验来调节系统控制参数。
基于强化学习的控制是通过智能体与环境的交互学习，从而找到最优决策策略。
二、神经网络智能控制系统的设计基于神经网络的智能控制系统的设计流程主要包括以下几个步骤：（1）确定控制目标和需求。
根据所要控制的系统的特点和要求，确定控制目标和优化指标，例如，提高产品质量、降低成本、提高生产效率等。
（2）引入神经网络技术。
根据系统的特性和控制目标选择不同的神经网络结构和算法。
例如，对于控制目标为分类或识别的系统，可采用卷积神经网络。
对于控制目标为优化控制的系统，可采用反向传播神经网络。
（3）数据的采集和处理。
采集和处理系统的历史数据，得到训练样本数据集。
例如，对于智能驾驶领域的智能控制系统，可采集车辆传感器的数据，如速度、加速度、路况等。
对于工业生产领域的智能控制系统，可采集生产过程中的温度、流量、压力等参数数据。
（4）神经网络训练。
通过训练样本数据集，对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型。
（5）控制算法的优化。
根据实际的控制需求和训练好的神经网络模型，设计相应的控制算法，通过不断迭代算法，优化系统控制效果。
频域下的神经网络控制系统设计与仿真研究
频域下的神经网络控制系统设计与仿真研究1. 简介神经网络控制系统是一种基于人工神经网络的智能控制系统，通过模拟人类神经系统的工作原理，具备学习、适应和优化能力。
频域下的神经网络控制系统是指利用频域分析方法对神经网络控制系统进行研究和设计。
本文将对频域下的神经网络控制系统进行详细分析与仿真研究。
2. 神经网络基础首先，简要介绍神经网络的基础知识。
神经网络由多个神经元构成，通过神经元之间的连接和信号传递，实现信息处理和学习能力。
典型的神经网络包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和递归神经网络（Recurrent Neural Network）。
神经网络具备非线性映射能力，可以灵活地适应不同的控制任务。
3. 频域分析频域分析是一种将时域信号转换为频域表示的方法，用于分析信号的频率特性。
在频域下，可以利用傅立叶变换、拉普拉斯变换等数学工具，对信号进行分解和展示。
频域分析在控制系统设计中广泛应用，可以用于系统稳定性判据、控制器设计和系统性能评估等方面。
4. 神经网络控制系统设计频域下的神经网络控制系统设计包括两个关键步骤：网络结构设计和参数优化。
网络结构设计是选择合适的神经网络结构，包括神经元的数量和层数、激活函数的选择等。
参数优化是对神经网络的权值和阈值进行调整，以达到控制系统的性能要求。
5. 仿真研究方法为了验证频域下的神经网络控制系统的有效性，可以采用仿真研究的方法进行实验。
首先，建立控制系统的数学模型，包括被控对象和控制器。
然后，在仿真软件中搭建神经网络控制系统模型，并设置合适的仿真参数。
最后，通过对比不同控制方法的仿真结果，评估频域下的神经网络控制系统的性能。
6. 实验结果与分析根据仿真实验的结果，可以对频域下的神经网络控制系统进行性能评估和分析。
主要评估指标包括系统稳定性、跟踪性能和抗干扰性能等。
通过比较不同网络结构和参数优化方法的效果，可以得出一些结论和经验。
《神经网络控制》课件
神经网络控制需要大量的数据和计算资源，对模型的训练和调整要求较高。
2 神经网络控制的挑战
在复杂系统的实时控制和稳定性问题上，神经网络控制仍然面临挑战。
3 神经网络控制未来发展的方向
未来，神经网络控制将更加注重与其他控制技术的结合，如模糊控制、强化学习等。
总结
神经网络控制的优势 和局限性
《神经网络控制》PPT课 件
# 神经网络控制PPT课件
介绍神经网络控制
定义神经网络控制
神经网络控制是利用神经网络模型来设计控制器，实现对系统的控制和优化。
神经网络控制的作用和优势
神经网络控制具有非线性建模能力和适应性，可以处理复杂系统和非线性控制问题。
神经网络控制的发展历程
神经网络控制起源于20世纪80年代，经历了多个阶段的发展，如BP神经网络、RBF神经网络 等。
神经网络控制具有非线性建模 能力和适应性，但对数据和计 算资源要求较高。
神经网络控制的发展 前景
神经网络控制在自动化控制领 域有着广阔的应用前景，将与 其他技术相结合。
未来研究方向
进一步研究神经网络控制与其 他控制技术的融合，提高控制 系统的稳定性和性能。
神经网络的基本单元是神经元，其模型
前馈神经网络和反馈神经网络
2
和激活函数决定了神经网络的行为和表 达能力。
前馈神经网络是一种信息传递方向单一
的网络结构，而反馈神经网络具有循环
连接，在动态系统的控制中应用广泛。
3
训练神经网络的方法
常见的神经网络训练方法包括反向传播 算法、遗传算法、粒子群优化等，用于 调整网络参数以实现优化和学习。
神经网络控制实例
倒立摆控制
自适应神经网络PID
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第11章
神 经网络控制系统设计
1．误差逆传播神经网络（BP）的结构与学习规则 典型的BP网络是三层前馈阶层网络，即：输入层、隐含 层（也称中间层）和输出层。各层之间实行全连接，如图 11.5 所示:
第11章
神 经网络控制系统设计
11.1.3 MP神经元模型与人工神经网络的构成
早在1943年，McCulloch和Pitts就定义了一种简单的人工 神经元模型，称为MP模型。其响应函数为阶跃函数，模型结 构如图11.1所示。
x1 x2 ┇ xn w1
w2
┇ wn
早在1943年 McCulloch
y
设置为较小的非零随机数。 第二步：输入新的模式。
第11章
神 经网络控制系统设计
第三步：计算神经元的实际输出。设第k次输入的模式为 xk，与第j个神经元连接的权矢量为wi(k)=( wj1，wj2，…， wjn+1 )T，则第j个神经元的实际输出为
y j f ( w ji xi )
式中f为双极值阶跃函数，且
bi f ( vhi xh i )
式中
h 1
n
i 1, 2,, p
x 1
f ( x) (1 e )
第11章
神 经网络控制系统设计
按模式顺传播的思路，计算输出层各单元的输入、输出:
c j f ( wij i rj ) b
i 1
p
j 1, 2, q
第11章
神 经网络控制系统设计
阈值由传递函数来确定。传递函数一般是非线性的， 有时也采用线性函数。但应该注意许多问题不能简单地 用一条直线将其分成两类。 将处理单元排成一列，形成一个处理单元层，若将几 层连接在一起，接受输入的层称为输入层，给出输出信 号的层称为输出层，其他层为中间层或隐含层，这些层 在神经网络中类似于黑箱。 如果前一层的每一个处理单元都与后一层中的每个处 理单元相连，则这种网络称为全面连接的网络。否则为 部分连接的网络。 若没有一个处理单元的输出与本层或前一层的处理单 元相连接，则这种网络称为正反馈网络；反之，若输出 可直接返回同层或前一层处理单元的输入，则这种网络 称为负反馈网络。具有闭环的负反馈网络又称为循环系 统。
第11章
神 经网络控制系统设计
11.2.2 多阶层网络与误差逆传播算法
感知器的发明，曾使神经网络的研究迈出了历史性 的一步。但是正如前面所述，尽管感知器具有很出色的 学习和记忆功能，可由于它只适用于线性模式的识别， 因此对非线性模式的识别显得无能为力，甚至不能解决 “异或”这样简单的非线性运算问题 。
第11章
神 经网络控制系统设计
感知器采用有教师的学习算法，即用来学习的样本模 式的类别是已知的，而且各模式类的样本具有充分的代
表性。当依次输入学习样本时，网络以迭代方式根据神
经元的实际输出与期望输出的差别对权值进行修正，最 终得到希望的权值。具体算法如下：
第一步：设置初始权值wji(m)。通常，各权值的初始值
n 1 i 1
1 f ( x) 1Βιβλιοθήκη x0 x ≥0第11章
神 经网络控制系统设计
第四步：修正权值。设bj为第j个神经元的期望输出， 则权值按下式修正
wj (k 1) wj (k ) [bj y j (k )]xk
第五步：转到第二步。
当全部学习样本都能利用某一次迭代得到的权值正确 分类时，学习过程结束。可以证明，当模式类线性可分 时，上述算法在有限次选代后收敛。权矢量的修正量与 输入模式xk成正比，比例因子为ρ[bj-yj(k)]。若ρ的取值太 大，算法可能出现振荡，ρ的取值太小，收敛速度会很慢。
第11章
神 经网络控制系统设计
编制神经网络程序，主要是确定传递函数（即决定 值的方程）、训练规划（即设置初始权重的规则及修改 权重的方程）以及网络的结构（即处理单元数、层数及 相互连接状况）。 在网络中，信息不像普通计算机储存在单一的内存区， 而是储存在整个系统中，这种结构使网络更具有适应性， 如果遗失某些处理单元，则仍可不丢失存在那儿的信息。 这种储存信息的方式是新一代信息处理方式的代表。
式中wij为中间层至输出层连接权；ri为输出层单元阈值； f为S函数。至此，一个输入模式完成了一遍顺传播过程。
第11章
神 经网络控制系统设计
(2) 误差的逆传播 作为误差逆传播的第一步，是进行误差计算。误差逆 传播过程是由输出层的误差从di向中间层的误差di传递的 过程。 ① 计算输出层单元的一般化误差
⑤ 调整输出层单元的阈值
rj d j
j 1, 2,, q
⑥ 调整隐含层单元的阈值
i ei
i 1, 2,, p
第11章
神 经网络控制系统设计
(3) 训练过程 所谓训练过程，是指反复学习的过程，也就是根据教
图11.1 MP模型结构
第11章
神 经网络控制系统设计
设神经元的一组输入用向量表示为 X=(x1，x2，…，xn)
其相应权值为
W=(w1，w2，…，wn) 神经元的阈值为θ，输出为y，则
y f ( wi xi )
i 1 n
其中
1 f ( x) 0 x≥0 x0
第11章
d j c j (1 c j )(ck c j ) j j 1, 2,, q
式中为输出层单元j的希望输出。 ② 计算隐含层单元对于每个di的误差
ei bi (1 bi ) wij d j
j 1
q
i 1, 2,, p
上式相当于将输出层单元的误差反向传播到隐含层。
第11章
(1) 有指导的学习; (2) 没有指导的学习;
第11章
神 经网络控制系统设计
3．学习规则
在神经网络中，使用各种学习规则，最有名的是Hebb 规则，研究仍在继续，许多新的想法也在不断尝试。有 些研究者将生物学习的模型作为主要研究方向，有一些 在修改现有的学习规则，使其更接近自然界中的学习规 律。但是在生物系统中，到底学习是如何发生的，目前 知道得还不多，也不容易得到实验的证实。 (1) Hebb规则; (2) Delta规则;
第11章
神 经网络控制系统设计
第11章 神经网络控制系统设计
第11章
神 经网络控制系统设计
11.1 神经网络理论基础
人工神经网络（ANN—Artificial Neural Networks） 或称联接机制（Connectionism），是源于人脑神经系统 的一类模型，是模拟人类智能的一条重要途径，具有模 拟人的部分形象思维的能力。
它是由简单信息处理单元（人工神经元，简称神经元） 互连组成的网络，能接受并处理信息，网络的信息处理 由处理单元之间的相互作用来实现，它是通过把问题表 达成处理单元之间的联接权来处理的。
第11章
神 经网络控制系统设计
11.1.1 人工神经网络的特点
人工神经网络（简称神经网络——NN）是由人工神经 元（简称神经元）互连组成的网络，它是从微观结构和 功能上对人脑的抽象、简化，是模拟人类智能的一条重 要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息 处理、学习、联想、模式分类、记忆等。 神经网络对控制领域有吸引力的特征： (1) 能逼近任意的非线性函数。 (2) 信息的并行分布式处理与存储。 (3) 可以多输入、多输出。
第11章
神 经网络控制系统设计
神经网络是由许多相互连接的处理单元组成的。每一个处 理单元有许多输入量xi ，而对每一个输入量都相应有一个相 关联的权重wi。处理单元将经过权重的输入量xi· wi相加（权重 和），而且计算出唯一的输出量yi 。这个输出量是权重和的 函数f 。处理单元模型如图11.4所示。
神 经网络控制系统设计
11.1.2 人工神经网络原理
如同大脑一样，神经网络的基本单元也称为神经元或 人工神经元或处理单元。可认为处理单元是一种类似的 最基本的生物神经元，它能完成生物神经元最基本的三 种处理过程：
(1) 评价输入信号，决定每个输入信号的强度。 (2) 计算所有输入信号的权重之和，并与处理单元的阈 值进行比较。 (3) 决定处理单元的输出。
x1 x2 ┇ xn w1 y1 I|f y2
┇
w2
┇ wn
yn 图11.4 处理单元模型
图中
I
w x
i
i
yi f ( I )
第11章
神 经网络控制系统设计
2．学习方式
有两种不同的学习方式或训练方式，即有指导的训练和没 有指导的训练。很明显，有指导的学习或训练需要“教师”， 教师即是训练数据本身，不但包括有输入数据，还包括有在 一定输入条件下的输出数据。网络根据训练数据的输入和输 出来调节本身的权重，使网络的输出符合于实际的输出。没 有指导的学习过程指训练数据只有输入而没有输出，网络必 须根据一定的判断标准自行调整权重。
x1
x2
┇
y1 y2
┇
xn 输入层 隐含层 输出层 图11.5 典型BP网络模型结构
yn
第11章
神 经网络控制系统设计
BP网络的学习，由四个过程组成： BP网络的学习， 由四个过程 成：输入模式由输入层经隐含层向输出层的 “模式顺传播”过程；网络的希望输出与网络实际输出 之差的误差信号由输出层经隐含层向输入层逐层修正连 接权的“误差逆传播”过程；由“模式顺传播”与“误 差逆传播”的反复交替进行的网络“记忆训练”过程； 网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的“学习收 敛”过程。归结起来为，“模式顺传播”→“误差逆传 播”→“记忆训练”→“学习收敛”过程。BP网络的学 习方法也称为广义δ规则。
(3) 梯度下降规则;
(4) Kohonen学习规则; (5) 后传播学习方法;