生物神经元与人工神经元模型 神经网络控制课件(第三版)
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人工神经元网络控制论ppt课件
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。
11
编辑版ppt
(2) 反馈网络 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。
输出节点
输入
13
x0 x 编辑版1ppt
x2
二、神经元模型和神经网络 1. 神经元模型
14
编辑版ppt
Niet wijxj si i
j
ui f(Nei)t
yi g(ui)
通常情况下，取 g(ui)ui
即
yi f(Nei)t
15
编辑版ppt
●神经元网络的一般模型框架
y1
ai1
y2
ai2
︰
yn
a in
组输出模式的系统变换。这种变换通过对某一给
定的输入样本相应的输出数据集的训练而得到。
在前向网络结构中输入输出之间包含着一层或多
层隐含层。
27
编辑版ppt
2. 神经网络的学习算法
（1）单一人工神经元（单元）
单一人工神经元的激励输出是由一组连续输入信 号 xi(i1,2, ,n)决定的。这些输入信号代表着从另 外神经元传递过来的神经脉冲的瞬间激励。设 y代表 神经元的连续输出状态值，在离散情况下，取0或1 来表示神经元的兴奋或抑制。
20
编辑版ppt
学习规则根据连接权系数的改变方式不同又可以分 为以下三类：
（1）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
11
编辑版ppt
(2) 反馈网络 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。
输出节点
输入
13
x0 x 编辑版1ppt
x2
二、神经元模型和神经网络 1. 神经元模型
14
编辑版ppt
Niet wijxj si i
j
ui f(Nei)t
yi g(ui)
通常情况下，取 g(ui)ui
即
yi f(Nei)t
15
编辑版ppt
●神经元网络的一般模型框架
y1
ai1
y2
ai2
︰
yn
a in
组输出模式的系统变换。这种变换通过对某一给
定的输入样本相应的输出数据集的训练而得到。
在前向网络结构中输入输出之间包含着一层或多
层隐含层。
27
编辑版ppt
2. 神经网络的学习算法
（1）单一人工神经元（单元）
单一人工神经元的激励输出是由一组连续输入信 号 xi(i1,2, ,n)决定的。这些输入信号代表着从另 外神经元传递过来的神经脉冲的瞬间激励。设 y代表 神经元的连续输出状态值，在离散情况下，取0或1 来表示神经元的兴奋或抑制。
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编辑版ppt
学习规则根据连接权系数的改变方式不同又可以分 为以下三类：
（1）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
人工智能控制技术课件：神经网络控制
进行的，这种排列往往反映所感受的外部刺激的某些物理特征。
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
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
神经网络控制基础人工神经网络课件ppt课件
其他工业领域应用案例
电力系统
神经网络控制可以应用于电力系统的负荷预测、故障诊断和稳定性 分析等方面，提高电力系统的运行效率和安全性。
化工过程控制
神经网络控制可以对化工过程中的各种参数进行实时监测和调整， 确保生产过程的稳定性和产品质量。
航空航天
神经网络控制在航空航天领域的应用包括飞行器的姿态控制、导航控 制和故障诊断等，提高飞行器的安全性和性能。
05 神经网络控制性能评估与优化
性能评估指标及方法
均方误差（MSE）
衡量神经网络输出与真实值之间的误差，值越小表示性能越好。
准确率（Accuracy）
分类问题中正确分类的样本占总样本的比例，值越高表示性能越好。
交叉验证（Cross-Validation）
将数据集分成多份，轮流作为测试集和训练集来评估模型性能。
强化学习在神经网络控制中应用
强化学习原理
通过与环境进行交互并根据反馈信号进行学习的方法，使神经网络能够自主学习 到最优控制策略。
强化学习算法
包括Q-learning、策略梯度等算法，用于求解神经网络控制中的优化问题，实现 自适应控制。
04 神经网络控制系统设计与实现
系统需求分析
功能性需求
明确系统需要实现的功能，如 数据输入、处理、输出等。
非监督学习
无需已知输出数据，通过挖掘输入数 据中的内在结构和特征进行学习，常 用于聚类、降维等任务。
深度学习在神经网络控制中应用
深度学习模型
通过构建深层神经网络模型，实现对复杂非线性系统的建模与控制，提高控制 精度和性能。
深度学习优化算法
采用梯度下降等优化算法对深度学习模型进行训练，提高训练效率和模型泛化 能力。
BP神经网络PPTppt课件
B .非 线 性 斜 面 函 数 (R am p F unction)：
b
f
net
k
net
b
net net net
b 0为 常 数 ， 称 饱 和 值 ， 是 该 神 经 单 元 的 最 大 输 出 ；
输出函数值限制在 b,b范围内。
可编辑课件PPT
13
C(.2符) 号输出函函数数f
k 1,..., c
隐含层单元 可表达更为复杂的非线性函数
激活函数 不一定为符号函数 常要求激活函数是连续可微的
输出层与隐含层的激活函数可以不同，并且输出层
各单元的激活函数可有所区别
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2 多层网络的表达能力
按照Kolmogorov定理,任何一个判决均可用 前式所示的三层神经网络实现。
理
解
为
函
数
逼
近
回 归
状
态
预
测
可 应 用 到 众 多 领 域 ,如 ：
优化计算；信号处理；智能控制；
模式识别；机器视觉；等等。
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18
主要内容
• 人工神经网络基本知识 二. 前馈神经网络、多层感知器、及非线性分类
三. BP神经网络 四. 数据处理及神经网络结 构的选择 五. 应用
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将可能的无线域变换到指定的有限范围输出。
单 调 增 函 数 ， 通 常 为 "非 线 性 函 数 "
网 络 输 入
net W
x
n
ixi
i 1
--神 经 元 的 输 入 兴 奋 总 量 是 多 个 输 入 的 代 数 和
其
中
神经网络ppt课件
神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
神经网络理论基础 神经网络控制课件(第三版)
神经网络理论基础
神经网络理论基础
人脑
人的思维由脑完成
人脑约由10^11～10^12个神经元组成，每个神经 元约与10^4～10^5个神经元连接，能接受并处理 信息。因此，人脑是复杂的信息并行加工处理 巨系统。
人脑
可通过自组织、自学习，不断适应外界环境的 变化。其自组织、自学习性来源于神经网络结 构的可塑性，主要反映在神经元之间连接强度 的可变性上。
基础
神经网络理论基础
• 引言
• 生物神经元与人工神经元模型 • 感知器 • 线性神经网络 • 多层前馈网络与BP学习算法 • 径向基函数神经网络 • 小脑模型神经网络 • PID神经网络 • 局部递归型神经网络 • 连续型Hopfield网络 • 应用Simulink设计神经网络 • 应用GUI设计网络 • 小结
静态与动态网络 2. 按连接方式分：前馈型与反馈型 3.按逼近特性分：全局逼近型与局部逼近型 4.按学习方式分：有导师的学习；无导师的学习；
再励学习三种 从总的方面讲，一般将神经网络分为： 前馈、反馈、 介绍模拟生物神经元的人工神经元模型 2. 阐述控制中常用的前馈型与反馈型网络的理论
人工神经网络
人工神经网络 是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建 立的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。
人工神经网络 信息处理由人工神经元间的相互作用来实现， 由连接权来传递，具有学习能力、自适应性、 联接强度的可变性。
神经网络的分类
神经网络的不同分类： 1. 按性能分：连续型与离散型；确定型与随机型；
神经网络理论基础
人脑
人的思维由脑完成
人脑约由10^11～10^12个神经元组成，每个神经 元约与10^4～10^5个神经元连接，能接受并处理 信息。因此，人脑是复杂的信息并行加工处理 巨系统。
人脑
可通过自组织、自学习，不断适应外界环境的 变化。其自组织、自学习性来源于神经网络结 构的可塑性，主要反映在神经元之间连接强度 的可变性上。
基础
神经网络理论基础
• 引言
• 生物神经元与人工神经元模型 • 感知器 • 线性神经网络 • 多层前馈网络与BP学习算法 • 径向基函数神经网络 • 小脑模型神经网络 • PID神经网络 • 局部递归型神经网络 • 连续型Hopfield网络 • 应用Simulink设计神经网络 • 应用GUI设计网络 • 小结
静态与动态网络 2. 按连接方式分：前馈型与反馈型 3.按逼近特性分：全局逼近型与局部逼近型 4.按学习方式分：有导师的学习；无导师的学习；
再励学习三种 从总的方面讲，一般将神经网络分为： 前馈、反馈、 介绍模拟生物神经元的人工神经元模型 2. 阐述控制中常用的前馈型与反馈型网络的理论
人工神经网络
人工神经网络 是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建 立的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。
人工神经网络 信息处理由人工神经元间的相互作用来实现， 由连接权来传递，具有学习能力、自适应性、 联接强度的可变性。
神经网络的分类
神经网络的不同分类： 1. 按性能分：连续型与离散型；确定型与随机型；
人工神经网络讲稿ppt课件医学课件
O f (WiXi )式中f(•)表示激活函数或输出函数
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9、 人 的 价 值 ，在 招收诱 惑的一 瞬间被 决定。 2021/7/222021/7/22Thursday, July 22, 2021
❖
10、 低 头 要 有 勇气 ，抬头 要有低 气。2021/7/222021/7/222021/7/227/22/ 2021 7:21:24 AM
2、生物神经元
在人体内，神经元的结 构形式并非是完全相同 的；但是，无论结构形 式如何，神经元都是 由一些基本的成份组成 的。
从图中 可以看出：神 经元是由细胞体，树突 和轴突三部分组成
图2-1 神经元的解剖
2、生物神经元
图2-2 突触结构
➢ 突触，是一个神经元与另一 个神经元之间相联系并进行 信息传送的结构。
4.人工神经网络
第四种：混合型网络
前面所讲的前馈网络和上述的相互结合型网络分 别是典型的层状解构网络和网状结构网络，介于 两种网络中间的一种连接方式，如图所示：它是 在前馈网络的同一层间各神经元又有互联的结构， 所以称为混合型网络。这种在同一层内互联的目 的是为了限制同层内神经元同时兴奋或抑制的数 目，已完成特定功能。例如：视网膜的神经元网 络就有许多这种连接形式。
1、引言
5 通过学习取得经验与积累知识的能力
6 发现、发明、创造、创新的能力
7 实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力
8 预测，洞察事物发展、变化的能力
人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）最初是在 1956年被引入的。它研究怎样让计算机模仿人脑从事推理 、设计、思考、学习等思维活动，以解决和处理较复杂的问 题，简单地来说，人工智能就是研究如何让计算机模仿人脑 进行工作。
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9、 人 的 价 值 ，在 招收诱 惑的一 瞬间被 决定。 2021/7/222021/7/22Thursday, July 22, 2021
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10、 低 头 要 有 勇气 ，抬头 要有低 气。2021/7/222021/7/222021/7/227/22/ 2021 7:21:24 AM
2、生物神经元
在人体内，神经元的结 构形式并非是完全相同 的；但是，无论结构形 式如何，神经元都是 由一些基本的成份组成 的。
从图中 可以看出：神 经元是由细胞体，树突 和轴突三部分组成
图2-1 神经元的解剖
2、生物神经元
图2-2 突触结构
➢ 突触，是一个神经元与另一 个神经元之间相联系并进行 信息传送的结构。
4.人工神经网络
第四种：混合型网络
前面所讲的前馈网络和上述的相互结合型网络分 别是典型的层状解构网络和网状结构网络，介于 两种网络中间的一种连接方式，如图所示：它是 在前馈网络的同一层间各神经元又有互联的结构， 所以称为混合型网络。这种在同一层内互联的目 的是为了限制同层内神经元同时兴奋或抑制的数 目，已完成特定功能。例如：视网膜的神经元网 络就有许多这种连接形式。
1、引言
5 通过学习取得经验与积累知识的能力
6 发现、发明、创造、创新的能力
7 实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力
8 预测，洞察事物发展、变化的能力
人工智能的定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）最初是在 1956年被引入的。它研究怎样让计算机模仿人脑从事推理 、设计、思考、学习等思维活动，以解决和处理较复杂的问 题，简单地来说，人工智能就是研究如何让计算机模仿人脑 进行工作。
相关主题
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- 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)。
1. 神经元结构 （1）细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。 （2）树突：胞体上短而多分枝的突起。相当于神经元的输入端，接 收传入的神经冲动。 （3）轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。端部有很多神经 末稍传出神经冲动。 （4）突触：神经元间的连接接口，每个神经元约有1万～10万个突 触。神经元通过其轴突的神经末稍，经突触与另一神经元的树突连接， 实现信息的传递。由于突触的信息传递特性是可变的，形成了神经元间 连接的柔性，称为结构的可塑性。 （5）细胞膜电位：神经细胞在受到电的、化学的、机械的刺激后， 能产生兴奋，此时，细胞膜内外有电位差，称膜电位。电位膜内为正， 膜外为负。
2
MP模型另一式：
设 w i0i ， y01。
把 阈 值 作 为 权 值 ， 则 M P神 经 元 模 型 ：
n
yif( w ijyj)
j 0
M P神 经 元 模 型 ， 是 人 工 神 经 元 模 型 的 基 础 ， 也 是 神 经 网 络 理 论 的 基 础 。
5
2-2-3 多种作用函数
2-2 生物神经元与人工神经元模型
生物神经元
是构成神经系统的 基本功能单元。
虽其形态有很大的 差异，但基本结构相似。
本节从信息处理和生 物控制角度，简述其结 构和功能。
人工神经元模型
简称神经元模型 依据： 生物神经元的结构和功能； 模拟： 生物神经元的基本特征，
建立的多种神经元模型。
1
2-2-1 生物神经元
wij yiyj ， 0
这 和 “ 条 件 反 射 ” 学 说 一 致 ， 并 已 得 到 证 实 。 Hebb学 习 规 则 的 相 关 假 设 ， 是 许 多 学 习 规 则 的 基 础 。
7
演示
• 例2-2-1M 神经元的 十种作用函数及导数
8
结束
9
不同的作用函数，可构成不同的神经元模型。 见例2-2-1M
6
2-2-4 Hebb学习规则
学习过程就是调整权值的过程。
按 照Hebb学 习 规 则 ， 神 经 网 络 调 整 权 值 wij 原 则 ：
若 第i与 第j个 神 经 元 同 时 处 于 兴 奋 状 态 ， 则 它 们 间 的 联 连接 接应 应加 加强 强， ：即 ：
2
MP模型另一式：
设 w i0i ， y01。
把 阈 值 作 为 权 值 ， 则 M P神 经 元 模 型 ：
n
yif( w ijyj)
j 0
M P神 经 元 模 型 ， 是 人 工 神 经 元 模 型 的 基 础 ， 也 是 神 经 网 络 理 论 的 基 础 。
5
2-2-3 多种作用函数
2-2 生物神经元与人工神经元模型
生物神经元
是构成神经系统的 基本功能单元。
虽其形态有很大的 差异，但基本结构相似。
本节从信息处理和生 物控制角度，简述其结 构和功能。
人工神经元模型
简称神经元模型 依据： 生物神经元的结构和功能； 模拟： 生物神经元的基本特征，
建立的多种神经元模型。
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2-2-1 生物神经元
wij yiyj ， 0
这 和 “ 条 件 反 射 ” 学 说 一 致 ， 并 已 得 到 证 实 。 Hebb学 习 规 则 的 相 关 假 设 ， 是 许 多 学 习 规 则 的 基 础 。
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演示
• 例2-2-1M 神经元的 十种作用函数及导数
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结束
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不同的作用函数，可构成不同的神经元模型。 见例2-2-1M
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2-2-4 Hebb学习规则
学习过程就是调整权值的过程。
按 照Hebb学 习 规 则 ， 神 经 网 络 调 整 权 值 wij 原 则 ：
若 第i与 第j个 神 经 元 同 时 处 于 兴 奋 状 态 ， 则 它 们 间 的 联 连接 接应 应加 加强 强， ：即 ：