人工神经网络控制论文 电气1013 朱建南
人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用
ＭＡＴＬ ． ＡＢ ７ ０神 经 网络 工 具 箱 进 行 仿 真 实 验 。 通 过调 整 网络隐层 、 出层 的传递 函数 ， 输 隐层 神经 元 个数 ， 网络 训 练 方 法 ， Ｌ Ｍ 算 法 的 Ｂ Ｂ ｃ 对 — Ｐ（ ａｋ Ｐ ｏ ａ ａｉｎ 模 型作 了训 练 速 度 、 测 精度 、 广 ｒｐ ｇ ｔ ） ｏ 预 推 能力 等性 能 的 比较 ， 该 网络 精 确 度 较 高 。但 也 使 应 该注 意 到 ， 神经 网络 还存 在一些 问题 ， 如训 练 样 本、 网络 结 构 、 过拟 合 问题 等 ， 因此 还 可 以做 进 一
度 。 实 验 仿 真 结 果 表 明 ， 方 法 预 测 短 期 电力 负荷 ， 以得 到 令 人 满 意 的训 练 速 度 及 预 测 精 度 。 此 可
关 键 词 ： 工 神 经 网络 ； 期 负 荷 预 测 ； Ｐ算 法 ； ｅｅ ｂｒ— ｒｕ ｒｔ 法 人 短 Ｂ Ｌ ｖｎ ｅｇＭａｑ ａｄ 算
法—— Ｌ ｖ ｎ ｅｇＭａｑ ａｄ ｅ ｅ ｂ ｒ — ｒｕ ｒｔ算 法 进 行 训 练 ， 提
高 了 电力负荷 预 测 的快 速 性 和 准 确性 ， 其非 常 使 适 合于人 工 神 经 网络 训 练 。对 中小 型 网络 而言 ，
该算 法 优势尤 其 突 出。 以某地 区负 荷有 功 功 率 的 数 据 为背 景 ， 用 运
化 的 方 法 。采 用 ＭＡＴ Ａ 的神 经 网络 工 具 箱 建 立 了一 个单 隐层 的 Ｂ Ｌ Ｂ Ｐ神 经 网 络 模 型 和 预 测 流 程 ， 用 ２ 个 采 ４ 输 人 人 工 神 经 网 络 模 型 预 测 每 天 的 整 点 负 荷 ， 且 讨 论 了如 何 进 一 步 通 过 改 变 网络 参 数 以 提 高 负 荷 预 测 精 并
基于人工神经网络的非线性系统控制技术研究
基于人工神经网络的非线性系统控制技术研究随着人工智能领域的不断发展，人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）技术广泛应用于各个领域，特别是在非线性系统的控制中。
非线性系统是普遍存在于实际工程中的一种系统，其特点是系统的输出与输入之间不遵循线性关系，具有较强的不确定性和非稳定性。
因此，如何有效地控制非线性系统成为了一个极具挑战性的问题。
而基于ANN的非线性系统控制技术应运而生。
一、人工神经网络简介人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有学习和记忆能力。
神经网络由一组相互连接的神经元（节点）构成，每个神经元接受一定数量的输入，并产生相应的输出信号。
神经元之间的连接权重可以根据训练数据自适应地调整，从而实现模型的学习和优化。
二、基于ANN的非线性系统控制技术基于ANN的非线性系统控制技术主要应用于模糊控制、自适应控制、神经网络控制等领域。
通常，基于ANN的非线性系统控制可以分为两个步骤：一是将非线性系统建模为神经网络模型，二是通过模型训练和反馈控制实现系统控制。
1. 将非线性系统建模为神经网络模型将非线性系统建模为神经网络模型是基于ANN的非线性系统控制技术的第一步。
通常，使用多层前馈神经网络（Multi-Layer Feedforward Neural Network，简称MLFFNN）或递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）来建模非线性系统。
在神经网络模型中，输入层接受系统的状态变量作为输入，输出层输出系统的控制量，隐藏层用于提取特征和学习系统的动态规律。
通过调整神经元之间的连接权重和偏置项，神经网络模型可以逐渐接近（或逼近）非线性系统的真实动态。
2. 通过模型训练和反馈控制实现系统控制基于ANN的非线性系统控制技术的第二步是通过模型训练和反馈控制实现系统控制。
在模型训练过程中，利用已知的输入和输出数据来训练神经网络模型，并通过误差反向传播算法（Back-Propagation，简称BP）来调整神经元之间的连接权重和偏置项。
关于基于人工神经网络的建筑电气节能
来源: /照明系统节能我国照明用电量占总用电量的7％一8％，照明节能已成为节能的重要方面。
照明节能的主要原则是提高照明系统(光源、灯具和启动设备的总效率。
目前，照明节能主要有以下几种方法：选择合适的照明灯具。
选择灯具的总趋势是用卤钨灯、紧凑型荧光灯、直管型荧光灯取代白炽灯；用细管T5、T8型荧光灯或中管T10型荧光灯取代粗管T12型荧光灯，大力推广高压钠灯和金属卤化物灯。
选择合理的照明方式。
将一般照明、重点照明、装饰照明及混合照明相结合。
选择合理的照明控制方式。
充分利用自然光。
加强照明用电管理。
采暖空调系统节能采暖空调系统的节能首先应该做到热源节能，改革传统的供暖系统，提高节能效果。
空调是住宅主要的能耗系统，现在空调每年以1 100万台的速度增长，在建筑能耗中所占的比例迅速上升。
夏季空调集中使用时，大城市的空调负荷约占城市尖峰负荷的40％。
采用合理的运行方式和实现合理的运行调节是空调系统节能的关键，目前以变频调节的节能效果最为显着。
电源节能电源的节能包括节约已有能源和开发新能源两个方面。
主要指降低输电线路损耗；降低变压器损耗；推广太阳能在建筑中的应用；推广地源热泵、水源热泵在建筑中的应用；推广热、电、冷联供技术在建筑供热、空调系统中的研究与应用；推广垃圾和生物质能发电技术在建筑中的应用等。
太阳能发电具有无污染、安全、寿命长、维护简单、资源永不枯竭和资源分布范围广泛等特点，被认为是21世纪最重要的新能源。
中国属太阳能资源丰富的国家，全国2／3以上地区年t3照时数>2 000 h，理论上太阳能年储量相当于亿t标准煤。
因此，在中国太阳能应当成为普及型能源。
因此，理想的方式是在建设小区建筑时，预先在屋顶铺设太阳能电池板，用来收集太阳能进行发电。
目前的太阳能发电技术主要是太阳能光伏发电。
国内外都在大力研发储能电池，努力提高光电转换效率，降低投资成本。
当然，除了太阳能发电外，还可以采用太阳能热水节能、太阳能地暖节能等。
基于人工神经网络的电力设备故障诊断
基于人工神经网络的电力设备故障诊断引言电力设备在现代社会中起着至关重要的作用。
然而，由于长时间的运行和环境因素的影响，电力设备常常会出现各种故障。
及时准确地诊断电力设备故障，对于保障电力供应的连续性和设备的可靠性至关重要。
本文将探讨基于人工神经网络的电力设备故障诊断技术，介绍其原理和应用。
1. 人工神经网络概述1.1. 神经网络基本原理人工神经网络是一种模仿生物神经网络工作原理的数学模型。
它由多个简单的神经元单元组成，通过突触连接形成复杂的网络结构。
神经元单元接收输入信号，经过加权处理和激活函数的作用，产生输出信号传递给下一层神经元。
通过训练神经网络的权重和阈值，可以实现对复杂问题的非线性建模和处理。
1.2. 神经网络在电力设备故障诊断中的应用人工神经网络在电力设备故障诊断中具有广泛的应用前景。
电力设备故障诊断涉及多种参数和复杂关系的分析，传统方法往往难以准确识别故障类型和位置。
而人工神经网络通过学习和训练，可以有效地从大量的数据中提取特征，实现故障诊断的精准化和自动化。
2. 基于人工神经网络的电力设备故障诊断方法2.1. 数据采集与处理为了建立准确可靠的故障诊断模型，首先需要采集电力设备运行数据。
通过传感器和监测装置，可以获取设备的电流、电压、温度等参数。
同时，对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以保证数据的质量和可用性。
2.2. 特征提取与选择在建立故障诊断模型之前，需要从原始数据中提取有效特征。
特征提取是电力设备故障诊断的关键步骤，它决定了模型的性能和诊断结果的准确性。
常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
通过比较不同特征的重要性和区分度，选择最具代表性的特征，以降低模型复杂度和提高诊断效果。
2.3. 网络结构设计根据电力设备的输入和输出特性，确定人工神经网络的结构和拓扑。
常用的网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和递归神经网络（Recurrent Neural Network）。
人工神经网络在电力系统无功电压优化中的应用
算 法 参 数 的 改 进 对 网 络 泛 化 性 能 的 影 响 ， 而 提 了 一些 提 高 神 经 网 络 泛 化 性 能 ， 小 泛 化 误 差 的 有 效 措 施 ， 神 经 网 络 的输 出 从 减 使
精度 得 到进 一 步 提 高 。 关键 词 ： 工 神 经 网 络 ； Ｐ神 经 网络 ； 力 系 统 ； 功 电压 优 化 人 Ｂ 电 无
题 提 出解 决方 案 ， 免 了 求 解 多 变 量非 线 性 混 合 约束 方 程 组 的难 题 。 得 问 题 的解 决 方 案 更 简 易 可 行 通 过 对 ＩＥ 一 ０节 点 系统 避 使 Ｅ Ｅ３
和 辽 宁 省 某局 的 实 际数 据 分 析 测 试 表 明 ， Ｐ神 经 网 络 应 用 于 无 功 电 压 优 化 是 可 行 的 。 同 时 ， 讨 了 Ｂ Ｂ 探 Ｐ神 经 网络 中 的结 构 参 数 和
ｃ ｐ ｂｌ ｉｓ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｄ ｓｒ ｕ ｉ ｇ ｓｏ ａ ｅ ｎ ａ ａｌｌ ｏ ｅ ａｉ ｎ ｔ ｃ ｎ ｂ ｓ ｄ ｆｒ ｓ ｌ ｉ ｇ ｌｒ ｅ ｏ ｌ ａｅ ｎ ｏ － ｉ ｅ ｒ ａ ａ ｉ ｔ ｎ ｉｆ ｒ ｔ ｉ ｉ ｔ ｔｒ ｇ ａ ｄ ｐ ｒ ｌ ｐ ｒ ｔ ．Ｉ ａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｖｎ ａｇ ，ｃ ｍｐ ｉ ｔｄ ａ ｄ ｎ ｎ ｌ ａ ｉｅ ｏ ｔｂ ｎ ｅ ｏ ｏ ｃ ｎ ｓ ｓ ｍ ｗ ｔ ｍｕｔ ｌ ｖ ｒ ｂ ｅ ．Ｔ ｉ ａ ｅ ｐ ｔ ｆ ｒ ａ ｄ ｏｕ ｉ ｎ ｆ ｒ ｔ ｅ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｏ ｅ ｃ ｉｅ ｏ ｒ ｎ ｖ ｌ ｇ ｃ ｎ ｒ ｌ ｎ ｙｔ ｅ ｉ ｈ ｌ ｐ ｅ ａ ｉ ｌ ｓ ｈｓ ｉ ａ ｐ ｐ ｒ ｕ ｏ ｗ ｒ ａ ｓ ｌ ｔ ｏ ｈ ｏ ｔ ｏ ｍｉａｉ ｆ ｒ ａ ｔ ｐ ｗｅ ａ ｄ ｏ ｔ ｅ ｏ ｔ ｉ ｏ ｖ ａ ｏ
神经网络与人工神经网络控制综述
神经网络与人工神经网络控制综述摘要：本文阐述了人工神经网络和神经网络控制的基本概念、特点以及两者之间的关系，着重介绍了人工神经网络的工作原理和神经网络控制技术的应用，并对该技术的发展趋势做出了预测。
关键词：神经元；人工神经网络；神经网络控制；应用Abstract:It expounds the basic concepts, characteristics of the artificial neural network and neural network control and the relationship between them, and the basic principle of artificial neural networks and applications of neural network control technology are emphatically introduced, then the development trend of the technology has been forecasted.Keyword: Nerve Cell; Artificial Neural Networks; Neural Network Control; Application 1 人工神经网络与神经网络控制的基本概念和特点人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
基于人工神经网络的控制（ANN—based Control）简称神经网络控制（Neural Control）。
[1]1.1人工神经网络1.1.1 生物神经元模型自20世纪40年代，随着神经解剖学、神经生理学以及神经元的电生理过程等的研究取得突破性进展，人们对人脑的结构、组成及最基本工作单元有了越来越充分的认识。
基于人工神经网络的电能质量分析与控制研究
基于人工神经网络的电能质量分析与控制研究随着现代社会的不断发展，电气设备已经成为了我们日常生活中必不可少的一部分。
而电气设备使用过程中出现的电能质量问题也越来越多，这些问题的出现不仅会影响设备的正常运行，也会影响人们的生产和生活。
因此，电能质量分析与控制研究变得愈加重要。
本文将介绍基于人工神经网络的电能质量分析与控制研究的相关知识。
一、电能质量分析电能质量是指电气设备运行时，电能传递和转换过程中各种电参数的稳定性和可靠性，如电压、电流、频率、谐波、闪变等。
而电能质量的稳定性和可靠性是保障设备正常运行的关键因素。
电能质量分析就是对电能质量进行综合认定和分析，以评价电气设备正常运行所必须的电能质量级别。
目前，电能质量分析的方法有多种，其中基于人工神经网络的方法被广泛应用。
二、神经网络理论与应用神经网络理论是研究人类智能活动的一门学科，它是模拟人脑神经元之间的相互作用，以实现信息处理、学习、自适应等功能。
神经网络属于一种分布式信息处理系统，其特点是适应性、容错性、非线性、并行性、储备能力和可学习性。
在电能质量分析中，人工神经网络可通过模拟人脑神经元的相互作用，以对电能质量进行分析和预测。
神经网络是一种黑盒子模型，它能够通过输入和输出数据来对未知的数据进行预测。
可以根据训练数据建立预测模型，再利用该模型进行预测和控制。
通过对神经网络的训练和学习，可以得到非线性多变量数据之间的复杂关系式。
三、神经网络在电能质量分析中的应用目前，基于人工神经网络的电能质量分析已成为电气行业的一项研究热点。
利用神经网络进行电能质量分析可分为两个阶段，一是训练阶段，二是预测阶段。
(一) 训练阶段在训练阶段，需要先准备大量的电能质量数据，包括电流、电压、频率、谐波、闪变等指标。
然后，将这些指标通过人工神经网络进行处理和分析，并对神经网络进行训练和学习。
通过对神经网络进行训练和学习，可以得到电能质量的多元非线性关系，建立出电能质量的类别识别模型。
人工神经网络在电力系统中的应用
人工神经网络在电力系统中的应用摘要：本文介绍了人工神经网络在电力系统的短期负荷预测、多状态振荡的阻挡、谐波源的检测与辨识等方面的应用。
关键词：电力系统；人工神经网络；智能控制1、负荷预报及网损计算的人工神经网络方法1.1 短期负荷预报的人工神经网络方法为了用户安全、经济地提供高质量的电能，电力部门必须解决运行、控制、规划等方面的许多技术、经济问题。
为了实现对电力系统的最佳规划与运行，获得最好的经济效益，系统工程理论与优化技术在电力系统中广泛滥用。
应用这些理论与技术的前提是预先知道系统的负荷大小。
因此长期的和短期的负荷预报是一个很重要的课题。
短期负荷预报主要用于电力系统的控制与调度，作为潮流计算及偶发事故分析的输入量。
而传统的方法几乎毫无例外地属于时间序列的范畴，近年也利用专家系统进行负荷预报。
在已有的几利负荷模型中，有的在时间序列中没有考虑气候的影响。
而在计及气候影响的模型中，要求写出负荷与影响负荷的各个因素之间的解析表达式，这往往非常困难。
人工神经网络则无需写出未来负荷与各个影响因素之间的解析表达式，通过样本对神经网络进行学习训练即可。
于是，人工神经网络方法成为提高负荷预报精度、缩短预报的计算时间的有效途径，负荷预报成为人工神经网络方法最有前景的应用领域之一。
1.2 网损计算的人工神经元方法理论上可以采用潮流计算方法求得任一时刻的有功功率损耗，对时问积分求出能量损耗。
但由于电网特别是低压电网元件众多，接线复杂、测量数据不等原因，使得准确的潮流计算难以进行，无法得到准确的网损。
不得不采用一些粗略的、近似的计算方法，如日均方根电流法、回归分析法等。
但即使采用这些近似方法亦存在许多困难，而且结果不尽人意。
人工神经网络无需写出输入与输出之间的映射关系，经过学习训练可以实现任意复杂的映射。
因此人们自然想到人工神经网络为基础的网损计算方法。
计算实践表明，人工神经网络可以模拟网损与特征参数任意复杂的非线性关系，而且由于该方法是面向数据的，因而可以适用于一切网络，即具有普适性。
人工神经网络算法在电力系统负荷预测中的应用研究
人工神经网络算法在电力系统负荷预测中的应用研究引言：电力系统负荷预测是电力行业的重要任务之一。
精确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电设备，优化能源利用，降低运营成本。
随着人工智能技术的发展，人工神经网络算法逐渐应用于电力系统负荷预测中，并取得了显著的研究成果。
本文将探讨人工神经网络算法在电力系统负荷预测中的应用，并分析其中的优势和挑战。
一、人工神经网络算法概述人工神经网络算法是一种模仿人脑神经网络结构和功能的计算模型。
它由大量神经元单元组成，通过模拟神经元间的连接和信息传递，实现学习和推理的功能。
人工神经网络算法可以分为前馈神经网络、循环神经网络和深度神经网络等不同类型，每种类型都有其特定的结构和应用领域。
在电力系统负荷预测中，常用的人工神经网络算法包括BP神经网络、RBF神经网络和LSTM等。
二、人工神经网络算法在电力系统负荷预测中的应用1. BP神经网络算法BP神经网络算法是目前应用最广泛的人工神经网络算法之一。
它通过反向传播算法，根据输入样本与预测结果之间的误差，调整网络的权值和阈值，从而实现负荷预测。
BP神经网络算法具有训练速度快、预测精度高等优点，在电力系统负荷预测中应用广泛。
2. RBF神经网络算法RBF神经网络算法是一种基于径向基函数的神经网络模型。
它通过将输入样本映射到高维特征空间，并使用径向基函数对输入样本进行分类和预测。
RBF神经网络算法具有训练速度快、适应能力强等优点，在电力系统负荷预测中可以提供更准确的预测结果。
3. LSTM算法LSTM算法是一种特殊的循环神经网络，适用于处理时间序列数据。
它通过长短期记忆单元的结构，可以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，从而提高负荷预测的准确性。
LSTM算法在电力系统负荷预测中的应用逐渐增多，取得了较好的研究成果。
三、人工神经网络算法在电力系统负荷预测中的优势1. 高精度：人工神经网络算法具有强大的非线性映射能力，可以更准确地捕捉电力系统负荷预测中的复杂规律和趋势。
基于神经网络的智能控制在电力系统中的应用
基于神经网络的智能控制在电力系统中的应用随着人工智能技术的不断发展，越来越多的智能控制系统被应用在电力系统中，以实现更加高效的电力供应和管理。
其中，基于神经网络的智能控制系统在电力系统中的应用越来越受到人们的重视。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它由多个神经元组成的层次结构所构成。
这些神经元之间的连接模式以及连接的权重通过训练算法来确定。
神经网络能够通过对大量的输入输出样本的学习，自动地调整神经元之间的连接权重，以实现对未知样本的预测。
这种自适应机制使得神经网络在处理非线性、复杂和噪声高的问题时表现出非常好的性能。
二、基于神经网络的智能控制在电力系统中的应用1. 电力系统负荷预测电力负荷预测对于电力系统的运营非常重要。
预测准确度越高，电力系统的调度就越精确，能源利用效率也就越高。
通过应用神经网络模型，可以根据电力系统历史的负荷数据进行训练，预测未来的负荷需求。
这样就能够对电力系统进行高效调度，减少供能浪费。
2. 瞬时负荷预测电力系统在运行过程中，经常会出现瞬时负荷扰动，这将对电力系统带来很大的影响。
瞬时负荷预测可以帮助电力系统及时做出调整，以保证电力系统的安全运行。
基于神经网络的智能控制模型，可以以瞬时负荷预测为基础，对电力系统进行准确的重新调整。
3. 高压直流输电系统中的大电流故障诊断高压直流输电系统中，由于电流会受到多种因素的影响，经常会出现不同程度的故障。
这种故障将导致电力系统运行停止，带来严重的经济损失。
基于神经网络的智能控制模型，可以对高压直流输电系统中的电流数据进行训练，并通过对故障数据的分析进行精准诊断，及时清除故障，以保证电力系统的安全运行。
4. 电力系统异常检测知道什么是正常的电力系统状态和特征对于广大的电力用户和维护人员具有重要意义，这样就可以对系统进行快速和准确的干预，从而保护和增加系统的可靠性和稳定性。
为此，利用神经网络来实现智能检测电力系统的异常状态，可根据历史数据对电力系统的状态进行预测分析，并判断当前状态是否正常。
基于人工神经网络的智能控制方法研究
基于人工神经网络的智能控制方法研究随着计算机技术和人工智能的快速发展，人工神经网络(ANN)开始成为计算机科学和工程领域中的重要研究课题之一。
ANN是一种模仿人类神经系统构造的计算机软件或硬件结构，其目的是用来实现某种特定的人工智能任务。
其中一个应用就是智能控制。
智能控制，也称为人工智能控制，是指利用计算机处理和分析数据，通过人工智能算法实现对某些复杂系统的控制，以达到更好的效果。
实际上，智能控制系统是某些自适应控制系统的一种改进版，它使用人工智能技术来提高控制算法的执行能力和精度。
在智能控制技术中，神经网络是一种重要的工具。
它可以通过训练得到适应性控制算法，以完成各种自适应控制任务。
在此过程中，神经网络自动地对控制系统的实时数据进行学习和调整，从而使控制算法适应不同的环境和任务。
为了实现基于神经网络的智能控制系统，需要进行以下几个步骤：1. 神经网络模型的构建：选择合适的神经网络模型，构建适合任务的神经网络拓扑结构和算法。
2. 神经网络参数的训练：选择合适的训练策略、目标函数和优化算法，通过输入和输出的样本数据进行训练，优化神经网络的参数。
3. 控制算法的设计：选择合适的控制算法，将神经网络模型应用于具体的控制任务中。
4. 系统实现和测试：将设计好的神经网络模型和控制算法应用于实际系统中，对控制效果进行测试和优化。
神经网络模型的构建是整个智能控制过程中最核心的一环。
不同的控制任务需要不同的神经网络模型，因此选择合适的模型是控制算法设计中的关键。
常见的神经网络模型包括多层前向神经网络、循环神经网络、序列学习模型、自组织神经网络和卷积神经网络等。
模型的构建不仅考虑网络结构和算法，还会针对具体的控制任务，如最小误差控制、非线性控制、自适应控制等。
神经网络参数的训练是指通过样本数据来优化神经网络的参数，使其更好地适应控制任务。
常见的训练方法包括反向传播算法、遗传算法和模拟退火算法等。
在参数训练的过程中，本质上就是优化神经网络的权值和阈值，使得网络的预测效果和控制效果最佳。
人工神经网络在控制系统中的应用研究
人工神经网络在控制系统中的应用研究随着现代科技的发展，人工智能技术也日益成熟，其中人工神经网络技术是较为成熟的一种。
人工神经网络的应用非常广泛，其中之一是在控制系统中的应用。
本文将从人工神经网络的基本概念开始，到人工神经网络在控制系统中的应用以及未来的研究方向等内容进行探讨。
一、人工神经网络的基本概念人工神经网络是指受到生物神经系统的激发，构建的一种模仿生物神经网络的大规模计算模型。
它由许多神经元组成，并且通过不同的连接方式进行交互，这些连接方式可以模拟出人脑神经元之间的相互作用关系。
人工神经网络的主要作用是模拟、加工、学习和存储信息。
它可以实现类似于人脑的认知过程，具有自学习、自适应和容错性等特点。
人工神经网络的学习过程包括监督学习、无监督学习和强化学习三种方式。
其中，监督学习是指通过输入-输出的数据对来训练网络；无监督学习是指通过网络进行数据的自组织和分类；强化学习是指通过奖励和惩罚的方式来训练网络。
二、人工神经网络在控制系统中的应用人工神经网络在控制系统中的应用主要有以下几个方面：1. 运动控制人工神经网络可以应用于机器人的运动控制中。
机器人的运动轨迹规划和跟踪需要对机器人的运动学和动力学特性进行建模，而这种模型往往比较复杂，难以精确描述。
利用人工神经网络可以对机器人的动力学进行模拟和优化，实现机器人的准确控制。
2. 电力系统控制电力系统是一个巨大而复杂的系统，其中的许多问题是非线性的，难以通过传统的控制方法进行解决。
利用人工神经网络可以进行电力系统的稳态和动态调度控制，提高电力系统的稳定性、可靠性和经济性。
3. 汽车控制汽车控制需要对汽车的动力学和控制系统进行建模。
人工神经网络可以用于汽车的智能制动系统、自动驾驶系统等方面，提高汽车驾驶的安全性和舒适性。
4. 工业生产控制工业生产是一个典型的非线性系统。
在这种系统中，往往存在着诸如工艺条件变化、测量误差等问题。
人工神经网络可以通过学习和适应来提高生产控制的性能和稳定性。
基于人工神经网络的光电特性控制研究
基于人工神经网络的光电特性控制研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是模仿生物神经系统工作原理，建立人工神经网络进行信息处理和学习的多层非线性系统。
在光电特性控制领域，神经网络已经被广泛应用于太阳能电池、半导体材料等方面，取得了良好的成果。
太阳能电池是目前最常用的光电转换设备之一，其主要原理是将太阳光转换为电能。
在太阳能电池的制造中，精确控制局部材料的光电性质至关重要。
传统方法中，通常使用经验公式对材料进行优化设计，但这种方法往往需要长时间试错实验，效率极低。
因此，近年来越来越多的研究者开始将神经网络引入太阳能电池的制造过程中。
通过神经网络，可以辅助预测材料的吸收光谱、能带结构等光电参数，从而实现太阳能电池的精确控制。
对于研究人员而言，利用神经网络可以更快速地进行实验验证，判断研究对象的光电特性，优化材料设计。
除太阳能电池外，神经网络在半导体材料的研究中也具有广泛应用。
半导体材料是一类具有半导体特性的材料，具有广泛的应用前景，如光伏、发光等领域。
为了更好地控制半导体材料的性质，研究者们引入了神经网络的思想。
一些研究表明，通过游离电子的密度、位垒高度等参数，可以较好地预测半导体材料的电气特性。
然而，这些参数很难经过传统试错方法直接预测出来。
借助神经网络的思想，研究者们不仅可以更快速地获取光电参数，还可以在较短时间内实现对半导体材料特性的计算和模拟。
总之，基于人工神经网络的光电特性控制方法已经成为当前研究的热点之一，其具有精度高、效率快等优点。
未来，在太阳能电池、半导体材料等领域，神经网络会发挥越来越重要的作用。
基于人工神经网络的电力电子电路故障诊断
基于⼈⼯神经⽹络的电⼒电⼦电路故障诊断收稿⽇期:2002-11-18作者简介:梁中华(1952-),男,辽宁北票⼈,教授.电⽓⼯程⽂章编号:1000-1646(2004)02-0140-03基于⼈⼯神经⽹络的电⼒电⼦电路故障诊断梁中华,⽥茂芹,任 敏,胡 庆(沈阳⼯业⼤学电⽓⼯程学院,辽宁沈阳110023)摘 要:提出了采⽤基于波形直接分析的⼈⼯神经⽹络故障诊断⽅法实现电⼒电⼦电路的故障诊断.以三相整流电路的诊断为例,设计了⼈⼯神经⽹络的层数和点数,建⽴了三相整流电路的模型获取了样本数据,并训练了⼈⼯神经⽹络.仿真表明⽤四层⼈⼯神经⽹络对三相整流电路进⾏诊断可获得正确结果.关 键 词:电⼒电⼦电路;⼈⼯神经⽹络;故障诊断中图分类号:TM762 ⽂献标识码:A电⼒电⼦装置的电路元件过载能⼒⼩,损坏速度快,故障发⽣前征兆较难捕捉,故障发⽣后有关信息⼜容易丢失.设计合理的电⼒电⼦电路的故障诊断⽅案可以提⾼系统的可靠性,并能在故障发⽣后及时对故障进⾏定位,尽快排除故障,恢复正常运⾏.采⽤故障⾃动诊断系统动态监视电⼒电⼦电路的⼯作状态,进⾏故障诊断,有利于快速分析确定故障的部位和性质,缩短电⼒电⼦电路的运⾏停机时间,同时也使在故障⾃动诊断系统之上,建⽴容错电⼒电⼦系统成为可能,从⽽减少故障的发⽣,提⾼系统的可靠性.本⽂主要研究应⽤神经⽹络理论进⾏电⼒电⼦电路的故障诊断,当电⼒电⼦电路发⽣故障时,可以根据电路中某点的电压或电流波形判断出故障点.如果能够利⽤神经⽹络的学习能⼒,使故障波形与故障原因之间的关系通过神经⽹络的学习后保存在其结构和权中,然后将学习好的神经⽹络⽤于故障诊断,神经⽹络就可通过对当前电压或电流波形的分析,得出故障原因,从⽽实现故障的⾃动诊断.下⾯以电感性负载三相整流电路故障诊断为例,对基于波形直接分析的神经⽹络故障诊断⽅法进⾏研究.1 ⽤于诊断的神经⽹络模型⼈⼯神经⽹络是由⼤量简单处理单元(神经元、处理元件、电⼦元件、光电元件等)⼴泛连接⽽成的复杂⽹络系统,⽤以模拟⼈脑的⾏为.它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,是⼀种全新的模拟⼈类智能的⽅法和技术.与传统的分析⽅法和专家系统不同,它既可以处理已知算法的问题,也可以通过⾃组织、⾃学习处理未知算法的问题.因此,它引起了众多学者的兴趣,并被⼴泛的应⽤到⼯程学科的许多领域.本⽂采⽤四层前向神经⽹络,学习算法为误差反向传播算法,即BP 算法.拓扑结构如图1所⽰.图1 神经⽹络拓扑结构图Fig.1 Structureoftheneuralnetwork2 三相整流电路故障模型电感性负载的三相整流电路,如图2所⽰.图2 三相整流电路故障模型Fig.2 Faultmodelofthethree2phaserectifier整流器件为六个⼆极管,为不可控整流.实际上,可以把故障分为很多类.本⽂中只分析其中的第26卷第2期2004年4⽉沈 阳 ⼯ 业 ⼤ 学 学 报JournalofShen yangUniversit yofTechnolo gyVol 126No 12Apr.2004三⼤类,具体如下:第⼀⼤类(001):没有⼆极管故障,即正常运⾏.第⼆⼤类(010):单个⼆极管短路,可分为六⼩类:diode1短路(001)、diode2短路(010)、diode3短路(011)、diode4短路(100)、diode5短路(101)、diode6短路(110).第三⼤类(011):单个⼆极管开路,可分为六⼩类:diode1开路(001)、diode2开路(010)、diode3开路(011)、diode4开路(100)、diode5开路(101)、diode6开路(110).对故障的⼤类、⼩类进⾏了编码,⽤六位编码X5X4X3X2X1X0,第X3～X5位⽤于⼤类编码,第X0～X2位⽤于⼩类编码.3 故障信号的获取电感性负载的三相整流电路输出端的直流脉动电压Ud 包含了⼆极管是否有故障的信息,在不同故障时U d 的波形是不⼀样的.本⽂以A 相电压正向过零处为基准对U d 进⾏⼀个周期(20ms )的数据采集,采集数据个数为30个,得到样本输⼊数据.4 仿真和结果411 整流电路仿真在MATLAB 软件的SIMULINK 环境下建模并对其进⾏仿真.对上述的三⼤类故障进⾏了数据的采集.仿真波形如下.(限于篇幅,这⾥只给出两种).图3 第⼀⼤类故障波形Fig.3 Faultcurveofthefirstkind412 神经⽹络仿真结果神经⽹络的输⼊层有30个神经元,第⼀隐含层有11个神经元,第⼆隐含层有10个神经元,输出层有6个神经元.学习率为0101,误差⽬标数为0101,样本数为13个,将13个样本送⼊神经⽹络进⾏训练,得到的误差曲线、各隐层的权值hinton 图、阈值矩阵如下:图4 diode1短路波形Fig.4 Short 2circuitcurveofthediode1图5 误差曲线Fig.5 Errorcurve图6 第⼀隐层的权值图Fig.6 Weightofthefirsthiddenlayer图7 第⼆隐层的权值图Fig.7 Weightofthesecondhiddenlayer141第2期梁中华等:基于⼈⼯神经⽹络的电⼒电⼦电路故障诊断图8 输出层的权值图Fig.8 Weightoftheout putla yer第⼀隐层的阈值:θ1=[016281016943 019244013537014722014523014002011910 017476014990016289]′;第⼆隐层的阈值:θ2=[016079011868 018489019170017143016288013877019371 017551010918]′;输出层的阈值:θ3=[-013274012454 010237-010178-010*********]′.从以上所列举的故障中任取⼀种故障情况,采⽤所训练得到的神经⽹络进⾏故障诊断,实验结果表明该⽹络能够进⾏相当正确的故障诊断,正确率达到95%以上.5 结 论⽤四层⼈⼯神经⽹络对三相整流电路进⾏故障诊断可获得正确结果.电⼒电⼦电路的模型具有很强的⾮线性,据此进⾏故障诊断⽐较困难.利⽤神经⽹络的⾮线性映射特性,由神经⽹络来学习及存储电⼒电⼦电路的故障波形和故障类型之间的映射关系,并将其⽤于故障诊断,可达到对电⼒电⼦电路进⾏⾃动故障诊断的⽬的.参考⽂献:[1]丁晓群,蔡志慧.⼈⼯神经⽹络在电⼒系统中的研究与应⽤现状[J].⽔利⽔电科技进展,1996(4):12-16.(DingXQ,CaiZH.Thestud yanda pplicationofarti2 ficialneuralnetworkinthe powers ystem.Scienceand technologyevolutioninirr gationworksandwaterandelectricityscience,1996.)[2]陈桂明,张明照,戚红⾬.应⽤MATLAB建模与仿真[M].北京:科学出版社,2000.(ChenGM,Zhan gMZ,QiHY.Modelin gandsimu2 lationwithMATLAB〔M〕.Bei jing:SciencePress,2001.)[3]Deba prasadKasthaD,BimalKB.Investi gationoffaultmodesofvolta ge2fedinverters ystemforinductionmotordrive[J].IEEETrans.OnIndustr yA pplication,1994,vol.30,No4.[4]王旭,王⽂辉.⼈⼯神经元⽹络原理与应⽤[M].沈阳:东北⼤学出版社,2000.(WangX,Wan gH,Wan gWH,et al.Theor yanda p2 plicationoftheartificialneuralnetwork[M].Shenyang:NortheasternUniversit yPress,2000.12.)[5]苏鹏声,王志强,姜建国.⽤⼈⼯神经风络诊断电⼒电⼦主回路故障[J].清华⼤学学报,1999,39(3):19-22.(SuPS,Wan gZQ,Jian gJQ.Faultdia gnosisof pow2 erelectroniccircuitusin gartificialneuralnetworks[J].JournalofTsin ghuaUniversit y,1999,39(3):19-22.)[6]MohamedA,MazumderMDA.Aneuralnetworka p2proachtofaultdia gnosisinadistributions ystem[J].InternationalJournalofPowerandEner gyS ystem, 1999,19(2):696-703.Faultdia gnosisof powerelectroniccircuitsbasedonartificialneuralnetworkLIANGZhon g2hua,TIANMao2qin,RENMin,HUQin g(SchoolofElectricalEn gicnceering,Shen yangUniversit yofTechnolo gy,Shen yang110023,China)Abstract:Basedonartificialneuralnetworktheor y,anewfaultdia gnosismethodfor powerelectroniccir2 cuitsispresented.AneuralBPnetworkisfounded,whichisabletodia gnosisfaultsofthree2phaserectifier effectively.Numberofla ysersandnodesoftheneuralBPnetworkisdesi gned.Thesam pledataisac quired bysettin gupthemodelofthree2phaserectifiercircuits,andtheartificaialneuralnetworkistrained.The simulationresultsshowthatthemethodoftheneuralBPnetworkwithfourla yersdia gnosingthree2phase rectifiercircuitsiscorrect. Ke ywords:powerelectroniccircuit;artificialneuralnetwork;faultdia gnosis241 沈 阳 ⼯ 业 ⼤ 学 学 报第26卷。
基于人工神经网络的电力系统故障诊断与维护
基于人工神经网络的电力系统故障诊断与维护电力系统在现代社会中扮演着至关重要的角色，它直接涉及到我们居住和工作环境的舒适度，也关系到整个社会的发展和经济运行。
然而，由于电力系统的复杂性和多变性，故障时有发生，严重的话不仅会带来经济损失和安全隐患，也会影响公众的正常生活。
因此，电力系统必须保持高效可靠的运行状态，及时发现并消除故障。
如何实现电力系统故障诊断与维护呢？传统的方法主要依靠人工经验和现场观察，而这种方式往往耗时耗力，而且容易出现错误判断，进而影响故障处理和运行调整。
现在，随着科技发展和信息化进程，电力系统故障诊断与维护的技术也有了更新换代，特别是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）技术的应用，使得电力系统的故障诊断和维护更加快捷高效。
人工神经网络的工作原理是模拟人脑神经系统的信号传递和计算过程，通过输入大量的数据和训练，神经网络可以逐渐形成对输入数据的模式识别和分类能力，从而实现对数据的处理和判断。
在电力系统中，人工神经网络主要应用于故障诊断和预测、负荷预测和优化、电能质量分析等领域。
首先看看人工神经网络在电力系统故障诊断和预测方面的应用。
传统的故障诊断方法往往需要在电力系统中采集大量的数据，手动处理和分析，从而找出故障原因。
而神经网络技术则可以通过学习数据的模式和特征，对电力系统中的各种故障进行分析，从而提供故障诊断的判断和建议。
例如，基于神经网络的轨道交通信号灯控制系统（TSLC）可以准确判断交通信号灯的状态和时间需求，进而对车辆行驶进行调整和优化，从而大大减少交通拥堵和事故。
其次，人工神经网络在电力系统负荷预测和优化方面也有广泛的应用。
电力系统的负荷预测主要是指对未来一段时间内的用电负荷进行预估和分析，以便优化电力系统的运行和调度。
而神经网络技术则可以通过历史数据的学习和分析，对负荷变化趋势进行预测，提前做好电网带负荷的准备工作，同时还可以对负荷优化进行研究和分析，实现电力系统的最优控制。
基于人工神经网络的电力设备故障诊断
基于人工神经网络的电力设备故障诊断现代生活中，电力设备是我们日常生活中不可或缺的存在。
而随着科技的不断发展，我们可以利用人工智能的技术来诊断电力设备的故障，保障电力设备的运行。
其中，基于人工神经网络的电力设备故障诊断技术在电力设备维护、保养等工作中，发挥着重要作用。
一、什么是人工神经网络？人工神经网络是模拟生物神经网络的思维方式来进行信息处理的一种计算机技术。
而生物神经网络是指大脑神经元相互连接而形成的复杂网络。
人工神经网络为我们提供了一种从数据中进行信息提取、分析与预测的手段。
二、人工神经网络在电力设备故障诊断中的应用在电力设备故障诊断中，通过收集电力设备运行状态等数据以及运行过程中的其他关键信息，建立人工神经网络模型。
训练良好的人工神经网络模型能够对故障进行有效的预测和捕捉。
例如，电力变压器是电力系统中的重要组成部分。
为了确保电力系统的正常运行，采用基于人工神经网络的故障诊断技术。
通过对变压器运行状态等数据进行收集及处理，以及建立合适的人工神经网络模型，可以及时捕捉到故障的发生，为维护保障电力系统的安全高效运营提供有效的预测和诊断支持。
除此之外，还可通过人工神经网络预测电力设备在设备寿命内的工作能力和稳定性能够得到保障，提高设备的可靠性、安全性以及生产效率。
三、其他电力设备的故障诊断方法除了基于人工神经网络的电力设备故障诊断技术，我们还可以采用以下几种方法：1. 经验判断法：由于电力设备故障原因的复杂性，有时候会出现人为判断的情况。
通过维修人员的经验，诊断故障可能性。
2. 特征提取法：利用机器学习的方法对大量采集的数据进行特征提取，然后通过不同的故障特征得出结论。
3. 参数辨识法：通过对设备故障前后的参数进行数据对比，得出结果。
常用于发电机组等大型电力设备的故障检测与诊断。
四、结论随着科技的不断发展，人工智能在各领域有着广泛的应用，其中基于人工神经网络的电力设备故障诊断技术是电力设备维护中一个重要的环节。
基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析的开题报告
基于人工神经网络的电力系统短期负荷预测的应用分析的开题报告一、选题背景随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力作为现代社会重要的基础能源，对于经济和社会的发展起着非常重要的作用。
然而，由于人口的增加和社会经济的发展，电力需求量逐年增加，给电力系统带来了许多挑战，如电力供需平衡、系统稳定性等问题。
因此，为保障电力系统的正常运行，进行电力负荷预测尤为重要。
电力负荷预测是指通过对电力系统的历史负荷数据进行分析和处理，预测未来一段时间内的负荷，为电力系统的规划、调度和运行提供参考。
传统的电力负荷预测方法主要是基于统计学的时间序列分析方法，如回归分析、ARIMA、灰色预测等方法。
这些方法虽然具有一定的可靠性和稳定性，但受到多种因素的影响，预测精度较低，对于应对现代电力系统的复杂性和不确定性具有一定的局限性。
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）作为一种新兴的数据挖掘和预测方法，具有良好的非线性建模能力和精准的预测能力，能够在复杂的电力系统中完成高精度的负荷预测。
有学者通过建立ANN模型进行电力负荷预测，取得了较好的效果。
但是，目前ANN模型在电力负荷预测中的应用还存在一些问题，需要进一步探索。
本文将基于人工神经网络，研究电力系统短期负荷预测的应用分析，从而为电力系统的规划、调度和运行提供更加可靠和精准的负荷预测方法。
二、研究内容和目标本文将以人工神经网络为基础，针对电力系统的短期负荷预测问题，进行研究，主要包含以下内容：1. 调研现有的电力负荷预测研究，分析其优缺点和不足之处。
2. 探究人工神经网络在电力负荷预测中的应用原理，包括神经元、网络拓扑结构、参数选择等方面。
3. 建立基于人工神经网络的电力负荷预测模型，包括数据预处理、网络结构设计、模型训练与测试等环节。
4. 对比不同模型，分析模型性能，确定模型的优化方案。
5. 实现模型并进行实际应用，验证模型在电力负荷预测中的可靠性和精度。
人工神经元网络在电力系统中的应用研究
人工神经元网络在电力系统中的应用研究人工神经网络，是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入一输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。
人工神经网络具有四个基本特征：非线性、非局限性、非定性、非凸性。
人工神经网络理论，作为人工智能的一个最活跃的分支，其模拟人脑的工作方式，为解决复杂的非线性、不确定性、不确知性系统的问题开创了一个崭新的途径，因而在电力系统应用研究中受到了广泛的关注。
1.ANN发展过程1943年，心理学家cCulloch和数理逻辑学家P模型。
他们通过MP 模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。
60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。
1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。
1984年，他又提出了连续时间Hopfield 神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究。
人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。
2.ANN的特点与结构人工神经网络的研究与发展及神经生理科学、数理科学、信息科和计算机科学等众多领域，是一种新的信息处理理论。
它所特有的信息处理机制，与传统的数字计算机有着本质的不同。
ANN网络由大量模拟人脑的神经元互连组成，无独立的用于存储的信息空间，更没有单一执行指令的CPU，每个神经元的结构都十分简单，信息处理与存储合二为一，通过调整连接权值，由整体状态来给出响应信息。
基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测研究
基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测研究
朱雪雄
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2017(000)023
【摘要】短期居民用电负荷预测主要用于电力调度工作停电计划,以提高供电可靠度及居民用户满意度.本研究通过电力负荷与每日温度与历史负荷进行分析,提出一套基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测模型.人工神经网络在负荷预测方面具有较高的可信度与精准度.
【总页数】2页(P20,22)
【作者】朱雪雄
【作者单位】湖南水利水电职业技术学院电力工程系,湖南长沙 410131
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
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3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。
6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。
人工神经网络的基本
人工神经网络的定义
人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。
姓名;朱建南学号：16
班级电气1013
浅谈人工神经网络控制
人工神经网络的发展过程
神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。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。
图1
生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两种类型，兴奋性突触和抑制性突触。前者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。
神经元是神经网络操作的基本信息处理单位（图2）。神经元模型的三要素为：
(1)突触或联接，一般用 ，表尔神经元和神经元之间的联接强度，常称之为权值。
(2)反映生物神经元时空整合功能的输 Nhomakorabea信号累加器。
图2一个人工神经元（感知器）和一个生物神经元示意图
(3)一个激活函数用于限制神经元输出（图3），可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的函数（Sigmoid函数）等。
人工神经网络在数据挖掘中主要应用于数据的分类和预测，在分类方法中，与传统的统计方法相比，神经网络具有很强的学习能力，极大地提高了分类的精度和预测的准测度。人工神经网络与支持向量机、遗传算法、随机森林等其他先进算法的结合，产生更为精确地算法，在R的galgo包（主要应用于生物信息学）中已经体现出来。
神经网络应用于系统辨识与控制的优点：无须数学建模，只需在线或离线学习训练，同时适用于线性和非线性系统，具有很强的适应性和鲁棒性，容易和其他控制方式结合。
（4）网络的训练和仿真对训练样本和测试样本有很大的依赖性。如果两种样本的数量、类别不完备，网络的训练将存在缺陷，甚至达不到设计目的。因此，使用神经网络技术，前提是有良好的数据样本基础。
总之，人工神经网络特有的非线性适应性的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉信息处理方面的缺陷（如模式、语音识别、非结构化信息等），使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。人工神经网络与其它现代计算方法相结合，是推动人工智能和信息处理技术不断发展的一个重要动力。
人工神经网络的定义不是统一的，T.Koholen对人工神经网络的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络的基本原理
人工神经网络（articles neural network，ANN）结构和工作机理基本上以人脑的组织结构（大脑神经元网络）和活动规律为背景的，它反映了人脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真实再现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。神经网络在2个方面与人脑相似：
图3激活函数：(a)阀值单元(b)线性单元(c)(d)非线性单元：Sigmoid函数
图3是神经元的基本模型，图5是多层人工神经网络模型的示意图，其中 为输入信号，对应于生物神经元的树突输入，其他神经元的轴突输出； 为神经元的内部状态； 为阀值； 为神经元 和神经元 的连接权值，其正负分别表示兴奋和抑制； 为激活函数，也称变换函数或传递函数； 为输出。这个模型可以描述为：
关于自己对
（1）人工神经网络的发展很大程度依靠算法的改进和计算硬件速度的发展；概率神经网络、模糊神经网络及与其他新技术的结合是很重要的发展方向。
（2）人工神经网络虽然已得到广泛的应用，但认为各种识别工作都可以利用神经网络来实现的观点是不成熟的。
（3）神经网络搭建的成功与否，很大程度取决于隐层单元个数的选择，而目前仍然没有该选择的理论依据；另外，输入层、输出层的确立往往依不同的设计人员而有不同的选择方式，因此，针对一个问题而建立的不同神经网络可能有多种，从而使得网络的识别能力存在差异。
在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。
神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。
生物神经元模型
神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102~104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。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。
3、神经网络计算机的实现
神经网络结构和神经元芯片的作用将不断扩大。神经网络结构的研究是神经网络的实现以及成功地实现应用的前提，又是优越的物理前提，他体现了算法和结构的统一是硬件和软件的混合体，未来的研究主要是针对信息处理功能体，将系统、结构、电路、器件和材料等方面的知识有机地结合起来，建构有关的新概念和新技术，在硬件实现上，研究材料的结构和组织，使他具有自然地进行信息处理的能力。
4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。
5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。
(1)人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。
(2)互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。
人工神经网络的基本特征
1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。
2系统辨识
3专家控制
人工
1、人工神经网络模型的研究
利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理和利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能。如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
图4神经元的基本模型
图5多层人工神经网络示意图
常见神经元响应函数
(4)非线性单元：Sigmoid函数
（a）
（b）
神经网络基本学习算法
有教师学习（监督学习）
无教师学习（无监督学习）
强化学习（再励学习）
人工
人工神经网络经过多年的发展，应用研究也取得了突破性进展，范围正在不断扩大，其应用领域几乎包括各个方面。半个世纪以来，这门学科的理论和技术基础已达到了一定规模，就应用的技术领域而言有计算机视觉，语言的识别、理解与合成，优化计算，智能控制及复杂系统分析，模式识别，神经计算机研制，知识推理专家系统与人工智能。涉及的学科有神经生理学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学、光学、动力学、生物电子学等。美国、日本等国在神经网络计算机软硬件实现的开发方面也取得了显著的成绩，并逐步形成产品。
2、人工神经计算和进化计算
要把基于链接主义的神经网络理论、基于符号主义的人工智能专家系统理论和基于进化论的人工生命这3大研究领域，自发而有机的结合起来。建立神经计算和进化计算的数学理论基础。“并行分布处理(PDP)”具有自学习、自适应和自组织的特点，这是一种提高计算性能的有效途径，是神经网络迫切需要增强的主要功能，必须加以重视，同时，还应寻找其他有效方法，建立具有计算复杂性、网络容错性和坚韧性的计算理论。进一步研究调节多层感知器的算法，使建立的模型和学习算法成为适应性神经网络的有力工具，构建多层感知器与自组织特征图级联想的复合网络，是增强网络解决实际问题能力的一个有效途径，重视链接的可编程性和通用性问题的研究，从而促进智能科学的发展。