神经网络辨识与控制

神经网络在系统辨识中的应用

神经网络在系统辨识中的应用摘要应用于自动控制系统的神经网络算法很多，特点不一，对于非线性系统辨识的研究有一定影响。

本文就BP网络算法进行了着重介绍，并点明了其收敛较慢等缺点，进而给出了改进算法，说明了建立在BP算法基础上的其他算法用于非线性系统辨识的可行性与有效性。

关键词神经网络BP算法；辨识；非线性系统前言神经网络是一门新兴的多学科研究领域，它是在对人脑的探索中形成的。

神经网络在系统建模、辨识与控制中的应用，大致以1985年Rumelhart的突破性研究为界。

在极短的时间内，神经网络就以其独特的非传统表达方式和固有的学习能力，引起了控制界的普遍重视，并取得了一系列重要结果。

本文以神经网络在系统辨识中的应用作一综述，而后着重介绍BP网络算法，并给出了若干改进的BP算法。

通过比较，说明改进算法具有诸多优点及用于非线性系统辨识[1]的可行性与有效性。

1 神经网絡用于系统辨识的原理及现状神经网络在自动控制系统中的应用已有多年。

目前，利用神经网络建立动态系统的输入/输出模型的理论及技术，在许多具体领域的应用得到成功，如化工过程、水轮机、机器入手臂、涡轮柴油发动机等。

运用神经网络的建模适用于相当于非线性特性的复杂系统[2]。

目前系统辨识中用得最多的是多层前馈神经网络[1]。

我们知道，自动控制系统中，一个单隐层或双隐层的具有任意数目神经元的神经网络，可以产生逼近任意函数的输入/输出映射。

但网络的输入节点数目及种类（延迟输入和输出）、隐层节点的个数以及训练所用的算法对辨识精度和收敛时间均有影响。

一般根据系统阶数取延迟输入信号，根据经验确定隐层节点数，然后对若干个神经网络进行比较，确定网络中神经元的合理数目。

现在用得较多的多层前馈神经网络的学习算法是反向传播算法（Back Propagation），即BP算法。

但BP算法收敛速度较慢，后面将会进一步讨论。

1.1 神经网络的结构感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式分类。

神经网络动态系统的辨识与控制

神经网络动态系统的辨识与控制摘要：本论文表明神经网络对非线性动态系统进行有效的辨识与控制。

本论文的侧重点是辨识与控制模型，并论述了动态反向传播以及静态反向传播方法在参数调节中的作用。

在所介绍的模型中，加法器与重复网络结构的内部相连很独特，所以很有必要将他们统一起来进行研究。

由仿真结果可知辨识与自适应控制方案的提出是可行的。

整篇论文中都介绍到基本的概念和定义，也涉及了必须提出的学术性问题，简介用数学系统理论处理动态系统的分析与合成在过去的五十年里已经被列为应用广泛的权威科学原理了。

权威系统理论最先进的地方定义于基于线性代数以及复合变量理论的先进技术线性操作器以及线性常微分方程。

由于动态系统的设计技术与它们的稳定特性密切相关，线性时间不变系统的充分必要条件在上世纪已经产生了，所以已经建立了动态系统的著名设计方法。

相反，只要在系统对系统基础上就可以基本上建立非线性系统的稳定性，因此对于大部分系统没有同时满足稳定性、鲁棒性以及良好动态响应的设计程序并不希奇。

过去三十年来，对线性、非时变和具有不确定参数的对象进行辨识与自适应控制的研究已取得了很大的进展。

但是在这些研究中辨识器和控制器的结构选取和保证整个系统全局稳定性的自适应调参规律的构成等，都是建立在线性系统理论基础上的[1]。

在本论文中，我们感兴趣的是神经网络非线性动态系统的控制与辨识。

由于很少有可以直接应用的非线性系统理论结果存在，所以必须密切关注这个问题以及辨识器和控制器结构的选择和调整参数适应性规则的通用性问题。

在人工神经网络领域里，有两类网络今年来最引人注目：它们是（1）多层神经网络（2）回归神经网络。

多层神经网络被证实在解决模式辨识问题[2]-[5]上非常成功。

而回归神经网络则经常用于联想记忆以及制约优化问题的解决[[6]-[9]。

从系统理论的观点来看，多层网络呈现静态非线性映射，而回归网络则通过非线性动态反馈系统显现。

尽管两种网络存在外观上的不同外，但是很有必要将他们用统一成更一般化的网络。

神经网络非线性系统辨识与模型参考自适应控制器设计

试论述神经网络系统建模的几种基本方法。

利用BP 网络对以下非线性系统进行辨识。

非线性系统22()(2(1)1)(1)()1()(1)y k y k y k u k y k y k -++=+++-1）首先利用u(k)=sin(2*pi*k/3)+1/3*sin(2*pi*k/6)，产生样本点500，输入到上述系统，产生y(k), 用于训练BP 网络；2）网络测试，利用u(k)=sin(2*pi*k/4)+1/5*sin(2*pi*k/7), 产生测试点200，输入到上述系统，产生y(k), 检验BP/RBF 网络建模效果。

3）利用模型参考自适应方法，设计NNMARC 控制器，并对周期为50，幅值为+/- 的方波给定，进行闭环系统跟踪控制仿真，检验控制效果(要求超调<5%)。

要求给出源程序和神经网络结构示意图，计算结果（权值矩阵），动态过程仿真图。

1、系统辨识题目中的非线性系统可以写成下式：22()(2(1)1)(1)()();()1()(1)y k y k y k f u k f y k y k -++=•+•=++- 使用BP 网络对非线性部分()f •进行辨识，网络结构如图所示，各层神经元个数分别为2-8-1，输入数据为y(k-1)和y(k-2)，输出数据为y(k)。

图辨识非线性系统的BP 网络结构使用500组样本进行训练，最终达到设定的的误差，训练过程如图所示图网络训练过程使用200个新的测试点进行测试，得到测试网络输出和误差结果分别如下图，所示。

从图中可以看出，相对训练数据而言，测试数据的辨识误差稍微变大，在±0.06范围内，拟合效果还算不错。

图使用BP网络辨识的测试结果图使用BP网络辨识的测试误差情况clear all;close all;%% 产生训练数据和测试数据U=0; Y=0; T=0;u_1(1)=0; y_1(1)=0; y_2(1)=0;for k=1:1:500 %使用500个样本点训练数据U(k)=sin(2*pi/3*k) + 1/3*sin(2*pi/6*k);T(k)= y_1(k) * (2*y_2(k) + 1) / (1+ y_1(k)^2 + y_2(k)^2); %对应目标值Y(k) = u_1(k) + T(k); %非线性系统输出，用于更新y_1if k<500u_1(k+1) = U(k); y_2(k+1) = y_1(k); y_1(k+1) = Y(k); endendy_1(1)=; y_1(2)=0;y_2(1)=0; y_2(2)=; y_2(3)=0; %为避免组合后出现零向量，加上一个很小的数X=[y_1;y_2];save('traindata','X','T');clearvars -except X T ; %清除其余变量U=0; Y=0; Tc=0;u_1(1)=0; y_1(1)=0; y_2(1)=0;for k=1:1:200 %使用500个样本点训练数据U(k)=sin(2*pi/4*k) + 1/5*sin(2*pi/7*k); %新的测试函数Y(k) = u_1(k) + y_1(k) * (2*y_2(k) + 1) / (1+ y_1(k)^2 + y_2(k)^2); if k<200u_1(k+1) = U(k); y_2(k+1) = y_1(k); y_1(k+1) = Y(k); endendTc=Y; Uc=u_1;y_1(1)=; y_1(2)=0;y_2(1)=0; y_2(2)=; y_2(3)=0; %为避免组合后出现零向量，加上一个很小的数Xc=[y_1;y_2];save('testdata','Xc','Tc','Uc'); %保存测试数据clearvars -except Xc Tc Uc ; %清除其余变量，load traindata; load testdata; %加载训练数据和测试数据%% 网络建立与训练[R,Q]= size(X); [S,~]= size(T); [Sc,Qc]= size(Tc);Hid_num = 8; %隐含层选取8个神经元较合适val_iw =rands(Hid_num,R); %隐含层神经元的初始权值val_b1 =rands(Hid_num,1); %隐含层神经元的初始偏置val_lw =rands(S,Hid_num); %输出层神经元的初始权值val_b2 =rands(S,1); %输出层神经元的初始偏置net=newff(X,T,Hid_num); %建立BP神经网络，使用默认参数 %设置训练次数= 50;%设置mean square error，均方误差,%设置学习速率{1,1}=val_iw; %初始权值和偏置{2,1}=val_lw;{1}=val_b1;{2}=val_b2;[net,tr]=train(net,X,T); %训练网络save('aaa', 'net'); %将训练好的网络保存下来%% 网络测试A=sim(net,X); %测试网络E=T-A; %测试误差error = sumsqr(E)/(S*Q) %测试结果的的MSEA1=sim(net,Xc); %测试网络Yc= A1 + Uc;E1=Tc-Yc; %测试误差error_c = sumsqr(E1)/(Sc*Qc) %测试结果的的MSEfigure(1);plot(Tc,'r');hold on;plot(Yc,'b'); legend('exp','act'); xlabel('test smaple'); ylabel('output') figure(2); plot(E1);xlabel('test sample'); ylabel('error')2、MRAC 控制器被控对象为非线性系统：22()(2(1)1)(1)()();()1()(1)y k y k y k f u k f y k y k -++=•+•=++- 由第一部分对()f •的辨识结果，可知该非线性系统的辨识模型为：(1)[(),(1)]()I p y k N y k y k u k +=-+可知u(k)可以表示为(1)p y k +和(),(1)y k y k -的函数，因此可使用系统的逆模型进行控制器设计。

现代控制工程第13章神经网络控制

13.3.2 BP学习算法
▪ 两个问题：
（1）是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。
（ 2）如何调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与给定的样本相同。
1986年，鲁梅尔哈特（D. Rumelhart）等提出BP学习算法。
13.3.2 BP学习算法
1. 基本思想
目标函数：
x1
y1m
x2
y2m
x p1
y
m pm
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
d y wikj1
k i
k 1 j
d y y u m ( i
m
i
)
si
fm
(
m)
i
——输出层连接权调整公式
d u d k i
fk (
k)
i
w k 1 k
l
li
l
——隐层连接权调整公式
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
13.2 神经元与神经网络
13.2.1 生物神经元的结构
人脑由一千多亿（1011亿－ 1014 亿）个神经细胞（神经元）交织在一起的网状结构组成，其中大脑皮层约140亿个神经元，小脑皮层约1000亿个神经元。
神经元约有1000种类型，每个神经元大约与103－ 104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。人的智能行为就是由如此高度复杂的组织产生的。浩瀚的宇宙中，也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大脑相比。
13.2.1 生物神经元的结构
神经网络（neural networks，NN）
▪ 生物神经网络( natural neural network, NNN): 由中枢神经系统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉神经、运动神经等）所构成的错综复杂的神经网络，其中最重要的是脑神经系统。 ▪人工神经网络(artificial neural networks, ANN): 模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。

神经网络控制

习调整网络的权值，使反馈控制输入趋近于零，
从而使神经网络控制器逐渐在控制作用中占据主
导地位，最终取消反馈控制器的作用；
✓
一旦系统出现干扰，反馈控制器重新起作用。
✓
可确保控制系统的稳定性和鲁棒性，有效提高系
统的精度和自适应能力。
神经网络
控制器
期望输出
()
−1
()
+
-
()
传统控
网络实现；可进行离线辨识，也可进行在线辨识。

+
-
逆向建模
一般而言，建立逆模型对神经网络控制意义重大。
直接逆建模简化结构图：

可用于离线辨识，也可
用于在线辨识。
对象
+

神经网络
逆模型
缺点：不是目标导向的，系统输入也不可能预先定义。
实际常采用正-逆建模结构。
正-逆建模

神经网络
逆模型

对象
第3章神经网络控制
第2部分控制基础
3.5 神经网络控制基础
3.5.1 神经网络控制的优越性

神经网络可以处理那些难以用模型或规则描述的过
程或系统。

神经网络采用并行分布式信息处理，具有很强的容
错性。

神经网络是本质非线性系统，可实现任意非线性映
射。

神经网络具有很强的信息综合能力，能同时处理大
期望输出
()
稳定的参
考模型
参考模
型输入
()
+
()
()
+
-
神经网络
控制器
()
对象
()

基于神经网络的伺服系统辨识与内模控制

由试验得到部分输入输出数据如表１示。在表所
下ＭＤ０３１编码器每转脉冲数为２５０４倍频ＳＡ８ＤＡ；０，反馈，到编码器每转脉冲数为１０。② 电得０００机控制卡：采用凌华ＰＩ６ ③ 工控机：ｅｔｍ１Ｃ．１。８３Ｐｎｕｉ１１
Ｋｅｒｓ：ｏｌｎａ；ｓｓｅｉｅｔｆａｉｎ；ｈｇｐｅｎｉｈｐｅｉｉｎ；ｎｕａｅｒｓｙｗｏｄｎｎｉｅｒｙｔｍｄｎｉｉｔｃｏｉｈｓｅｄａｄｈｇｒｃｓｏｅｒｌｎｔｗｏｋ
为获得高性能的运动控制伺服系统，首先需要确
１３Ｇｚ．Ｈ。④ 附加惯性：．０ｇａ１６３８ｋ．ｍ。为了使过程是可辨识的，选择Ｍ序列信号作为系统辨识的输入信号］为避免信号失真，，且保证数据
一
定的信噪比，经试验确定输出幅值ａ３００输入信＝０，
号为：１０和一１０两种数值。通过输入正弦信＋０５０５
Ｓｓｅｉｎｉｃｔｏｎｎｅｎｌｍｏｌｃｎｒｌｏｅｖｏｔｏｙｔｍｓｙｔｍｄｅｔｆａｉｎａｄｉｔｒａｄｅｏｔｏｆｓｒｏｃｎｒｌｓｓｅｉｂｓｄｏｕａｅｒｓａｅｎｎｅｒｌｎｔｗｏｋ
Ｗｕａ３０４Ｃｉａｈｎ４０７，ｏａｓｔｏｅｔｄｔｆＳｒｏＣｏｔｏｙｔｍｓ，ｔｅｐｐｒｈｓｍａｅｓｓｅｉｅｔｉａｉｎｓｏｓｒｃ：ｃｒｉｇｔｅｆｔｓａａｏｅｖｎｒｌＳｓｅｈａｅａｄｙｔｍｄｎｉｃｔｆｏｆｐｏｉｉｅａｄｉｖｒｅｍｏｅａｅｎｎｕａｅｒｓｎｎｌｓｓｉｅｔｉａｉｎｒｓｌａｄｐｔｏｗａｄｐｓｉｓｔｖｎｎｅｓｄｌｂｓｄｏｅｒｌｎｔｗｏｋ，ａｄａａｙｅｄｎｉｃｔｏｅｕｔｎｕｓｆｒｒｏｓ— ｆｂｅｓｈｍｅｔｅｌｚｇｐｅｎｇｒｃｓｏｔｏｌｃｅｏｒａｉｅＨｉｈＳｅｄａｄＨｉｈＰｅｉｉｎＭｏｉｎ．

时滞系统的神经网络辨识与控制算法

系统的有效控制，文提出了一种应用神经网络辨本
识和神经网络内模控制方法，内模控制与神经网将
１引言
在工业过程控制领域中，滞系统普遍存在，时由于时滞的存在对系统的性能和稳定性都产生重
维普资讯
第２５卷第３期
２０与自动化
ｖＯ．５．１２ＮＯ．３Ｓｐ２００６ｅ
ＣｏｍｐｉｇＴｅｈｎｏｇｎｄＡｕｔｕｔｎｃｏｌｙａｏｍａｉｔｏｎ
ＹＡＮＧｎ，ＲＥＮｅｍｅ，ＨＵＡＮＧｎｇ，ＺＨＡＮＧｎｇｈａＬｉＸｕ — ｉＨｏＸｉ — ｕ
（ｐｒｍｅｔｆＡｕｏｔｎｒｌｅｉｇＩｓｉｕｅｏｃｎｌｇ，Ｂｅｉｇ１０８，ｉａＤｅａｔｎｔｍａｉＣｔｏ，ＢｉｎｎｔｔｆｏｃｏｊｔＴｅｈｏｏｙｉｎ００１Ｃｈｎ）ｊ
至出现不稳定ｌ，种控制方法就受到一些限制。３这Ｊ
近年来，人们已把人工神经网络引入到控制领域，
要的影响，因此对时滞系统的研究具有很强的现实
络有机结合。仿真结果表明该神经网络控制器具
有响应速度快、调小、超鲁棒性强等优点。
２时滞系统的神经内模控制
一
意义。目前时滞系统控制算法有：于多项式辨识基
定的鲁棒性和抗扰性，当被控制对象特性发生但

哈工大智能控制神经网络神经网络系统辨识PPT教案

线性系统差分方程模型（是是1描描）述述差离离分散散方系系程统统的的时时域域模模型型。。
uu((kk)),,yy((kk))是是SSIISSOO 系系统统能能观观测测到到的的确确定定性性输输入入输输出出，，则则确确定定性性系系统统差差分分方方程程：：
yy((kk))++aa11yy((kk 11)) ++ aa22yy((kk 22))++++aannyy((kknn)) bb00uu((kkdd) + b1u(k d 1) + bb22uu((kkdd22))++++bbmmuu(k(kddmm) )
m
n
y(k) biu(k d i) ai y(k i)
i0
i1
或
y(k) qd B(q1) u(k) B(q1) u(k d)
A(q 1 )
A(q 1 )
第一式为 ARMA 模型：
右边第 2 项为输出 y(k)的过去值组合称自回归部分；第 1 项为输入 u(k)的过去值组合称滑动平均部分。
主要内容
系统辨识理论基础神经网络系统辨识原理 NN线性模型辨识 NN非线性模型辨识 NN逆模型辨识
第2页/共70页
系统辨识理论基础
定义：在输入/输出数据基础上，从一组给定模型类中确定一个所测系统等价的模型。辨识三要素：输入/输出数据模型类(系统J 结e 构) 等价准则 e.g.
充分激励原理：输入信号必须激励系统的所有动态；
激励时间充分长；输入信号形式：
白噪声序列(均匀分布，正态分布)；二进制伪随机码(M序列和逆M序列)；
第9页/共70页
系统模型及逆模型辨识

第十三章神经网络建模与控制ppt课件

辨识器取串-并联结构，其中的NN取二维高斯RBF网络。其中散布系数SC=1，中心参数是程序内部自设的。
13.3 基于神经网络的系统辨识示例
例4 基于CMAC的非线性动态系统辨识仿真系统模型为： y(k) 5y(k -1) u3(k -1) 2.5 y2 (k -1)
系统输入信号为：
u(k) 0.6cos(2k / 60) 0.4cos(2k / 40)
例1 线性离散系统辨识示例
其中function.prbs(n1,n,k1,k2,k3,k4)是产生M序列的函数 n1 –--n1阶M序列→Np=(2p-1) n----M序列的总长度 Ki (i=1,…4)----M序列参数 K3一般取0，K4一般取0， K1 K2选择使Np达到最大值程序 Bianshi_ADLINE_L.M 采用的是离线辨识方法 Bianshi_ADLINE_Z.M 采用的是在线辨识方法函数prbs.M是产生M序列的函数
5y(k -1) 2.5 y2 (k -1)
u 3 (k
-1)
系统输入信号为：
u(k) 0.6cos(2k / 60) 0.4cos(2k / 40)
辨识器的输入/输出为：[u(k), y(k)]/ yˆ(k)
PID神经网络的输入/输出为：[u(k 1), y(k 1)]/ yˆ(k)
PID神经网络输出层用线性节点，准则函数取
n1
① y(k 1) ai y(k i) g(u(k)u(k 1) i0
n=2,m=0时的并联结构如图3所示。
u(k m))
g +∑ +
u(k)
N +× +
y(k+1)
Z-1
∑+ a0 + a1 Z-1

用存储神经网络对动态系统进行辨识和控制

存储神经网络对动态系统的辨识研究绪论人工神经网络用于非线性动力学系统的辨识，已经有人做了大量的研究，提出的方案主要集中在前馈网络上，但前溃网络本身没有内部存储单元，网络的输出仅仅是当前输入的函数，在许多情况下，要被模拟的物理系统的输出是过去输入和输出的函数，如果系统的阶已知，可以利用“外部抽头延迟线”实现，但是如果系统的阶或延迟不知道，这时辨识问题就变得比较复杂。

为此，需要一种简单易学习的递归神经网络结构作为“阶未知的系统”的辨识模型。

在这篇文章里，我把存储神经网络这类递归网络作为非线性动态系统辨识的通用模型。

存储神经网络是通过给前馈网络增加可训练的临时神经单元而构成的。

这类网络的主要引人之处是，它们有可训练的内部存储神经单元，不需要对过去的输入和输出进行反馈，能直接模拟动态系统。

这样，在辨识和控制应用中，该递归网络能够直接将系统的动力学信息包含在网络结构中，而不用假定系统的阶或延迟就能学习动力学系统。

二、网络结构存储神经网络(MNN)的结构如图1图1 存储神经网络的结构Fig .1.Architecture of a Memory Neuron Network .Network neuron are shown as big open circles and memory neurons are shown as small shaded circles. Every network neuron, except those in the output layer , has one corresponding memory neuron . The expanded box shows the actual connections between a network neuron and a memory neuron .如果除开与每一个网络神经元(在图1中用大的圆圈表示)联系的存储神经元(在图1中用小的圆圈表示)，网络的结构就退化成了一个前馈的人工神经网络。

基于神经网络的模式识别与控制技术研究

基于神经网络的模式识别与控制技术研究随着人工智能技术的不断发展，基于神经网络的模式识别与控制技术也得到了广泛应用。

神经网络是一种仿照人脑神经元结构和功能设计的计算模型，通过模拟人脑神经细胞之间的相互作用，能够完成类似人类大脑的功能，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。

模式识别是指利用计算机处理自然语言、语音、图像、视频等数据，并从中提取出有效的模型、特征、信息等。

而神经网络的模型识别方法就是通过大量数据的学习和训练，不断优化网络的权值和连接，使神经网络能够准确地识别出输入数据中的模式和特征。

除了模式识别，基于神经网络的控制技术也得到了广泛应用。

神经网络控制是指利用神经网络对控制系统进行建模和控制，用神经网络来代替传统的PID控制器等控制算法。

相比传统的控制方法，神经网络控制有更强的鲁棒性、自适应性和非线性建模能力，可以应对复杂的工业控制系统和非线性系统。

在模式识别和控制领域，基于神经网络的技术已经被应用到了很多实际问题中。

例如，在工业领域，神经网络模型已经被应用于预测、诊断、故障检测和控制等方面。

在医疗领域，神经网络被用来辅助医生进行疾病诊断和药物设计。

在金融领域，神经网络可以用于股票预测和风险管理等方面。

但是，基于神经网络的模式识别和控制技术仍然存在一些瓶颈和挑战。

首先，神经网络的学习和训练需要大量的数据和计算资源，数据量不足或训练不充分会导致网络的准确率下降。

其次，神经网络的结构和参数需要人工设计和调整，这需要专业的领域知识和经验。

最后，神经网络模型的可解释性较差，难以理解网络内部的工作原理和决策过程。

针对这些问题，一些新的研究方向和技术不断涌现。

例如，深度学习技术通过引入更多的层次和特征提取方式，可以提高模型的准确率和泛化能力。

迁移学习技术则可以利用已有的模型和数据，加速新模型的训练和学习。

还有一些新的可解释性技术和模型可视化技术，可以使神经网络模型的工作原理更加透明和清晰。

总之，基于神经网络的模式识别和控制技术是人工智能技术中的重要组成部分，具有广阔的应用前景和潜力。

基于神经网络的动作识别与控制技术研究

基于神经网络的动作识别与控制技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展和普及，基于神经网络的动作识别与控制技术也逐渐受到了越来越多的关注。

其应用范围广泛，涉及到众多领域，比如健身、医疗、游戏、智能家居等。

那么今天我们就来探讨一下基于神经网络的动作识别与控制技术研究的一些问题及其应用。

一、基本概念首先，我们需要了解什么是神经网络。

神经网络（Neural Network），又叫“人工神经网络”，简称“ANN”，是一种模拟人类神经网络行为的计算模型。

它由大量的神经元互相联接而成，通过学习和试错，可以自己得到一定的知识，并且在未知环境下进行推理。

在基于神经网络的动作识别与控制技术中，我们需要先将一系列的动作表现进行数据记录，以便进行后续的分析和处理。

在这个过程中，我们会需要使用到传感器、运动捕捉设备等技术手段，将动作的相关信息进行采集和记录。

二、动作识别技术基于神经网络的动作识别技术是指通过分析和解析数据，识别人类在进行某种特定动作时的表现特征，并根据这些特征进行分类和判断。

这一技术在体育训练、医疗康复、安防监控等领域都有着广泛的应用。

以智能健身为例，基于神经网络的动作识别技术可以通过人体姿态分析、关节灵活度评估等手段，对运动员进行动作表现的检测和评估，为个性化健身方案的定制和改进提供更为精准的指导。

三、动作控制技术基于神经网络的动作控制技术是一种通过监测并反馈人类动作状态，来实现对动作执行的控制和优化的技术手段。

这一技术在虚拟现实、智能家居等领域都有着广泛的应用。

以虚拟现实为例，基于神经网络的动作控制技术可以通过对头部、手部、身体姿态的监测，从而实现虚拟现实环境中对人体动作的模拟和控制。

四、技术应用前景基于神经网络的动作识别与控制技术，在未来将会有着广泛的应用前景。

一方面，随着人工智能技术的不断发展和完善，这一技术的应用场景将会越来越丰富和多样化。

另一方面，随着人口老龄化趋势的日益加剧，基于神经网络的动作识别和控制技术也将有望应用于老年人的康复与关爱领域。

智能控制技术神经网络控制分析解析学习PPT教案

wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1*x(1); %P wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*x(2); %I wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*x(3); %D K=0.12; elseif M==4 %Improved Heb learning algorithm wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); K=0.12; end
3.4.2 改进型BP神经网络控制参数自学习PID控制
• 将神经网络用于控制器的设计或直接学习计算控制器的输出（控制量），一般都要用到系统的预测输出值或其变化量来计算权系数的修正量。但实际上，系统的预测输出值是不易直接测得的，通常的做法是建立被控对象的预测数学模型，用该模型所计算的预测输出来取代预测处的实测值，以提高控制效果。
1．采用线性预测模型的BP神经网络PID控制器
采用线性预测模型的BP神经网络PID控制系统算法归纳如下：
1). 事先选定BP神经网络NN的结构，即选定输入层节
点数M和隐含层节点数Q，并给出权系数的初值
w
(3) l
i(
0
)
，
选
定
学
习
速
率
η
和
平
滑
因
子
α
，k
=
1

基于神经网络的智能机器人图像识别与控制研究

基于神经网络的智能机器人图像识别与控制研究随着人工智能技术的不断发展，智能机器人作为其重要应用之一，已经在各个领域得到广泛应用。

其中，图像识别与控制作为智能机器人的重要功能之一，对于机器人的智能化程度和实用性具有重要意义。

本文将围绕基于神经网络的智能机器人图像识别与控制研究展开，探讨其原理、应用以及未来发展方向。

一、神经网络在智能机器人图像识别中的应用1. 神经网络概述神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，通过模拟大脑中神经元之间的连接和信息传递，实现模式识别与学习。

神经网络由多个连接的神经元组成，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并产生输出，这些输出又会成为其他神经元的输入。

这种结构使得神经网络能够学习和适应不同的任务。

2. 图像识别在智能机器人中的重要性智能机器人图像识别是指利用图像传感器或摄像头获取图像信息，并通过图像处理和分析技术判断图像中的对象、区域或特征。

图像识别在智能机器人中扮演着重要的角色，它可以使机器人感知周围环境，识别物体、人脸等，并根据识别结果做出相应的决策和行为。

3. 神经网络在图像识别中的应用神经网络在图像识别领域具有良好的应用潜力，其通过模仿人脑的工作原理，能够提取特征、识别模式并进行分类。

在智能机器人图像识别中，可以使用神经网络进行目标检测、图像分类和人脸识别等任务。

通过神经网络的训练和学习，机器人能够从大量的图像数据中学习到模式，实现高精度的图像识别与控制。

二、基于神经网络的智能机器人图像识别与控制原理1. 数据采集与预处理在机器人图像识别与控制的研究中，首先需要通过图像传感器或摄像头采集图像数据。

这些图像数据往往需要经过预处理，包括图像去噪、图像增强和图像分割等步骤，以减少噪声和提取有用的特征。

2. 神经网络模型选择针对不同的图像识别任务，可以选择不同的神经网络模型。

常见的图像识别神经网络模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）等。

神经网络辨识与控制

神经网络辨识与控制
1.神经网络系统辨识
实质上是选择一个适当的神经网络模型来逼近实际系统的数学模型。

在神经网络系统辨识中，神经网络用作辨识模型，将对象的输入输出状态u，y看作神经网络的训练样本数据，以J=1/2e2作为网络训练的目标，则通过用一定的训练算法来训练网络，使J足够小，就可以达到辨识对象模型的目的。

2.递归神经网络系统辨识
递归神经网络本身具有动态反馈环，可以记录以前的状态，因此用递归神经网络来对非线性对象进行辨识时只需以对象当前的输入状态u(t)和前一时刻的输出状态y(t-1)作为网络的输入即可，与前向多层神经网络相比，网络的结构较为简单。

3.神经网络在控制中主要起以下作用：
(1)基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型；
(2)在反馈控制系统中直接充当控制器的作用；
(3) 在传统控制系统中起优化计算作用；
(4)在与其它智能控制方法和优化算法相融合中, 为其提供对象模型、优化参数、推理模型及故障诊断等。

神经网络控制分类：神经网络直接反馈控制系统；神经网络逆控制；神经网络内模控制；神经网络自适应控制；神经网络学习控制。

基于神经网络的机电传动控制系统智能辨识与优化控制方法研究

基于神经网络的机电传动控制系统智能辨识与优化控制方法研究简介：机电传动控制系统是现代工业中常见的一种控制系统，它由机械和电子元件组成，用于实现物体的运动控制。

传统的机电传动控制方法往往需要很多手动调整和试错，并且在复杂环境下的控制效果不佳。

为了提高机电传动控制系统的性能和鲁棒性，人们开始探索基于神经网络的智能辨识和优化控制方法。

一、智能辨识方法的研究1. 神经网络模型的建立基于神经网络的智能辨识方法首先需要建立一个合适的神经网络模型。

可以使用多层感知器（MLP）作为机电传动系统的模型，通过选择合适的输入和输出层节点数量和隐藏层的节点数量，可以提高模型的准确性和泛化能力。

2. 数据采集和预处理为了进行神经网络的训练和测试，需要采集实际机电传动系统的运行数据，并对数据进行预处理。

预处理包括数据去噪、归一化和特征提取等步骤，以保证数据的可靠性和可用性。

3. 神经网络的训练和验证通过将机电传动系统的输入和输出数据输入到神经网络中，可以利用训练算法来调整网络的权重和偏置，从而实现模型的辨识。

同时，还可以使用交叉验证的方法来评估模型的性能和泛化能力。

4. 智能辨识的结果分析与应用在完成神经网络的训练和验证后，可以对辨识结果进行分析和应用。

可以通过比较模型的输出和实际的输出来评估模型的准确性，并进一步优化系统的设计和控制策略。

二、优化控制方法的研究1. 控制器设计与实现基于神经网络的优化控制方法需要设计和实现一个适合机电传动系统的控制器。

可以利用神经网络的非线性映射和逼近能力来构建控制器，通过对系统的输入和输出进行监测和调整，实现对系统运行的优化控制。

2. 优化目标的选择在优化控制过程中，需要选择合适的优化目标。

可以采用如能耗最小化、性能指标最大化或系统稳定性最优等目标来进行优化，根据机电传动系统的具体应用需求进行选择。

3. 控制误差的反馈与调整通过机电传动系统的实时监测，可以将系统输出与期望输出之间的误差进行反馈，并利用神经网络的学习能力进行误差调整。