神经网络、模糊控制及专家系统第八章
神经网络与模糊控制的结合应用
神经网络与模糊控制的结合应用I. 引言神经网络和模糊控制都是近年来广泛应用于自动控制领域的两种重要技术。
神经网络以其较好的学习能力和预测能力，受到了广泛的关注。
而模糊控制以其强大的非线性建模和很好的抗干扰能力而备受推崇。
为了克服单一控制技术的局限性，研究者开始尝试将神经网络和模糊控制进行结合应用。
II. 神经网络和模糊控制的概述1. 神经网络神经网络是一种学习型系统，其结构可以类比为人类大脑的神经元网络。
神经网络通过学习数据集中的模式，能够从中学习出输入输出之间的映射关系。
神经网络的优点在于其能够进行非线性建模、通用近似和容错性能强等特点。
2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
其将模糊逻辑应用于实际系统的控制过程中，达到了比传统控制方法更好的抗干扰能力和系统的非线性动态性能。
III. 神经网络模糊控制器设计及应用1. 神经网络模糊控制结合的优点神经网络模糊控制相较于传统的控制方法，具有较强的非线性建模和很好的抗干扰能力，能够捕捉到很好的系统动态，从而实现控制的效果。
2. 神经网络模糊控制器的建立神经网络模糊控制系统可以分为两个部分，分别是模糊控制器和神经网络控制器。
其中模糊控制器负责实现对系统模糊建模，而神经网络控制器则用于学习模糊控制器的输入输出映射关系。
图1：神经网络模糊控制器的框图3. 神经网络模糊控制器在机器人路径规划中的应用机器人路径规划是一个非常复杂的问题，需要考虑到环境的不确定性以及机器人动力学特性。
神经网络模糊控制器通过学习路径规划时的输入输出映射关系，能够提高路径规划的准确性和鲁棒性。
4. 神经网络模糊控制器在工业过程控制中的应用在工业过程控制中，神经网络模糊控制器可以通过学习过程时的输入输出映射关系，实现对工业过程的自适应控制。
其优点在于能够实现强大的建模能力和很好的自适应性，从而提升了工业过程的控制性能。
IV. 总结神经网络和模糊控制都是近年来比较热门的技术，两者在控制领域的应用也在不断发展。
《智能控制》课程教学大纲(本科)
《智能控制》课程教学大纲注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标（-）课程地位《智能控制》是自动化专业的专业教育课程，代表着自动控制理论发展的新阶段，教学目的是培养学生掌握智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分析设计的一般方法及其应用。
本课程以智能控制中发展比较成熟的模糊控制、神经网络技术的理论与应用作为主要教学内容，介绍在工业领域中用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。
学生通过本课程的学习，可掌握智能控制系统的基本概念、工作原理、设计方法和实际应用，具备初步的运用智能控制理论和技术，对复杂控制工程问题进行分析、设计及解决实际问题的能力。
（二）课程目标（1）理解智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分析与设计的理论知识体系，具有面向自动化领域复杂控制工程问题的理解能力；培养大学生的科学精神，实事求是、开拓进取；（2）掌握模糊控制及人工神经网络的基本原理，具有运用智能控制理论，针对复杂控制工程问题进行计算和模拟的能力；培养大学生顽强拼搏、不畏挫折、勇于创新的精神。
（3）掌握智能控制系统设计的基本方法，具有运用智能控制理论和技术，针对复杂控制工程问题进行分析、设计和改进的能力。
二、课程目标达成的途径与方法《智能控制》课程教学以课堂教学为主，结合自主学习和上机教学，针对难以建模的控制对象，学习用模糊控制或人工神经网络控制的基本理论和方法，分析控制系统任务需求, 设计控制器的专业基础知识。
培养学生掌握智能控制的基本概念，熟悉智能控制系统分析设计的一般方法，具备初步的运用智能控制理论和技术，针对复杂控制工程问题进行分析、设计和改进的能力。
（1）课堂教学主要讲述智能控制的基本概念，基本原理、基本设计方法，在课堂教学中，充分引入互动环节，提高教学效果。
通过指导学生学习使用MATLAB仿真软件，进行简单的工程实例设计，使学生能够更加容易理解抽象的理论知识，提高学习兴趣，熟悉智能控制系统分析与设计的理论知识体系，形成良好的思维方式和学习方法。
模糊控制与神经网络控制
模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。
本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。
模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。
在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。
模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。
推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。
模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。
此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。
然而，模糊控制也存在一些局限性。
首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。
其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。
二、神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。
神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。
在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。
通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。
神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。
与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。
它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。
此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。
新型控制方法及其应用
新型控制方法及其应用一、背景新技术的不断发展促使着各行各业的革新，自动化控制技术也不例外。
新型控制方法的应用可以提高生产效率、降低人工成本、保证产品质量，受到了广泛的关注和追捧。
二、新型控制方法1.模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它通过模糊化系统输入和输出来实现控制。
与传统的控制方法相比，模糊控制具有很强的自适应性，能够适应系统非线性、时变等复杂特性。
2.神经网络控制神经网络控制是一种基于神经网络的控制方法，它通过学习系统的非线性关系来实现控制。
与传统的控制方法相比，神经网络控制具有很强的适应性和鲁棒性。
3.智能控制智能控制是一种基于人工智能技术的控制方法，它通过引入专家系统、模糊逻辑、神经网络等多种技术来实现控制。
与传统的控制方法相比，智能控制具有更强的自适应性和智能性。
三、新型控制方法的应用1.机器人控制新型控制方法在机器人控制中的应用得到了广泛的关注。
通过引入模糊控制、神经网络控制、智能控制等技术，可以实现机器人的智能化、自适应化，并提高其操作效率和准确性。
2.工业生产新型控制方法在工业生产中的应用也越来越普遍。
通过引入模糊控制、神经网络控制、智能控制等技术，可以实现生产过程的自动化、智能化，并提高产品的质量和生产效率。
3.环境控制新型控制方法在环境控制中的应用也越来越广泛。
通过引入模糊控制、神经网络控制、智能控制等技术，可以实现环境的自动控制、节能减排，并保证环境的健康和安全。
四、总结新型控制方法的应用越来越广泛，已经成为现代控制技术的重要组成部分。
这些方法的引入，不仅有利于提高系统的自适应性和智能化，还可以提高生产效率、降低成本、增强产品的竞争力。
相信随着技术的不断发展，新型控制方法在各行各业的应用会越来越深入和广泛。
控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较
控制系统中的模糊控制与神经网络控制比较在现代控制系统中，模糊控制和神经网络控制是两种常见的控制方法。
它们都具有一定的优势和特点，但是又各自存在一些局限性。
本文将就这两种控制方法进行比较，旨在帮助读者更好地理解和选择适合自己需求的控制方法。
一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它将人的直观经验与控制系统的数学模型相结合，用来应对系统模型不确定或难以建模的情况。
模糊控制系统由模糊化、模糊推理和解模糊化三个主要部分组成。
1、模糊控制的优势（1）适应不确定性：模糊控制可以很好地应对系统参数变化、环境变化等不确定性因素，因为它不需要准确的数学模型。
（2）处理非线性系统：对于非线性系统，模糊控制可以通过模糊化和模糊推理来逼近系统的动态特性，因此具备较好的适应性。
（3）易于理解和调试：模糊规则基于经验知识，形式简单易懂，参数调节相对容易，操作员或工程师可以理解和调试模糊控制系统。
2、模糊控制的局限性（1）计算复杂性：模糊控制系统需要进行模糊化、模糊推理和解模糊化等操作，这些操作可能导致计算量大、实时性差，不适合对响应时间要求较高的控制系统。
（2）难以优化：模糊控制的参数调节通常是基于试错法，缺乏理论指导，难以进行精确优化，因此对于某些需要高精度控制的系统效果并不理想。
二、神经网络控制神经网络控制是一种利用人工神经网络模拟生物神经网络的结构和功能来实现控制的方法。
神经网络控制系统由输入层、隐含层和输出层构成，通过训练神经网络来实现控制效果。
1、神经网络控制的优势（1）适应性强：神经网络具有强大的自适应性能，能够适应未知系统或具有时变性质的系统，从而在控制过程中实现自学习和自适应。
（2）映射能力强：神经网络可以将非线性映射问题转化为线性可分问题进行处理，从而更好地逼近系统的非线性特性。
（3）具备优化能力：可以通过合理的网络结构和训练算法，实现对网络参数的优化，从而提高控制系统的性能。
2、神经网络控制的局限性（1）训练需耗时：神经网络控制需要通过大量的数据训练神经网络，这可能需要耗费较长的时间，并且对数据质量和标定要求较高。
模糊控制系统的应用
模糊控制系统的应用一、模糊控制系统的应用背景模糊控制系统是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
1965年美国的扎德创立了模糊集合论, 1973 年, 他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。
1974 年英国的Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它用于锅炉和蒸汽机的控制, 在实验室获得成功, 这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。
模糊控制系统主要是模拟人的思维、推理和判断的一种控制方法, 它将人的经验、常识等用自然语言的形式表达出来, 建立一种适用于计算机处理的输入输出过程模型, 是智能控制的一个重要研究领域。
从信息技术的观点来看, 模糊控制是一种基于规则的专家系统。
从控制系统技术的观点来看, 模糊控制是一种普遍的非线性特征域控制器。
相对传统控制, 包括经典控制理论与现代控制理论。
模糊控制能避开对象的数学模型(如状态方程或传递函数等) , 它力图对人们关于某个控制问题的成功与失败和经验进行加工, 总结出知识, 从中提炼出控制规则, 用一系列多维模糊条件语句构造系统的模糊语言变量模型, 应用CRI 等各类模糊推理方法,可以得到适合控制要求的控制量, 可以说模糊控制是一种语言变量的控制。
模糊控制具有以下特点:(1) 模糊控制是一种基于规则的控制。
它直接采用语言型控制规则, 出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识, 在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型, 因而使得控制机理和策略易于接受与理解, 设计简单, 便于应用;(2) 由工业过程的定性认识出发, 比较容易建立语言控制规则, 因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用;(3) 基于模型的控制算法及系统设计方法, 由于出发点和性能指标的不同, 容易导致较大差异; 但一个系统的语言控制规则却具有相对的独立性, 利用这些控制规律间的模糊连接, 容易找到折中的选择, 使控制效果优于常规控制器;(4) 模糊控制算法是基于启发性的知识及语言决策规则设计的, 这有利于模拟人工控制的过程和方法, 增强控制系统的适应能力, 使之具有一定的智能水平;(5) 模糊控制系统的鲁棒性强, 干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱, 尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。
WORD型模糊控制电子教案
WORD型模糊控制电子教案第一章：模糊控制基础1.1 模糊控制简介模糊控制的起源和发展模糊控制与传统控制的比较模糊控制的应用领域1.2 模糊集合与模糊逻辑模糊集合的定义和表示模糊逻辑的基本原理模糊推理与模糊判断1.3 模糊控制系统的结构与原理模糊控制系统的组成模糊控制器的结构与设计模糊控制算法的实现第二章：WORD型模糊控制器的结构与设计2.1 WORD型模糊控制器的概述WORD型模糊控制器的定义和特点WORD型模糊控制器的应用领域WORD型模糊控制器的设计要求2.2 WORD型模糊控制器的结构设计输入输出层的结构设计模糊化层的结构设计规则库的设计解模糊层的结构设计2.3 WORD型模糊控制器的参数设计模糊集合的划分与选择隶属度函数的设计模糊规则的设计与优化第三章：WORD型模糊控制器的仿真与优化3.1 WORD型模糊控制器的仿真方法模糊控制仿真系统的构建模糊控制仿真的基本步骤仿真结果的分析和评估3.2 WORD型模糊控制器的优化方法基于规则的优化方法基于隶属度函数的优化方法基于控制效果的优化方法3.3 WORD型模糊控制器的性能改进改进控制器的动态性能提高控制器的鲁棒性降低控制器的计算复杂度第四章：WORD型模糊控制器在电子系统中的应用4.1 WORD型模糊控制器在温度控制系统中的应用温度控制系统的原理与结构WORD型模糊控制器的设计与实现仿真结果与实际应用效果分析4.2 WORD型模糊控制器在速度控制系统中的应用速度控制系统的原理与结构WORD型模糊控制器的设计与实现仿真结果与实际应用效果分析4.3 WORD型模糊控制器在其他电子系统中的应用例如：电机控制系统、控制系统等第五章：WORD型模糊控制器的实验与验证5.1 WORD型模糊控制器的硬件实验平台实验硬件的选择与搭建实验系统的调试与验证5.2 WORD型模糊控制器的软件实验平台实验软件的选择与使用实验数据的采集与分析5.3 WORD型模糊控制器的实验结果与验证实验结果的对比与评估实验结果的实际应用价值第六章：WORD型模糊控制器的设计实例6.1 电机控制系统中的WORD型模糊控制器设计电机控制系统的原理与结构WORD型模糊控制器的设计与实现电机控制系统仿真与实际应用效果分析6.2 控制系统中的WORD型模糊控制器设计控制系统的原理与结构WORD型模糊控制器的设计与实现控制系统仿真与实际应用效果分析6.3 其它实例及WORD型模糊控制器的设计与应用如：风力发电控制系统、无人驾驶控制系统等第七章：WORD型模糊控制器的性能分析与评估7.1 WORD型模糊控制器的静态性能分析稳态误差分析静态特性曲线分析7.2 WORD型模糊控制器的动态性能分析动态响应特性分析过渡过程性能分析7.3 WORD型模糊控制器的性能评估指标控制效果评估指标系统稳定性评估指标计算复杂度评估指标第八章：WORD型模糊控制器的优化方法8.1 基于遗传算法的WORD型模糊控制器优化遗传算法的基本原理与实现遗传算法在WORD型模糊控制器优化中的应用优化结果分析与评估8.2 基于粒子群优化算法的WORD型模糊控制器优化粒子群优化算法的基本原理与实现粒子群优化算法在WORD型模糊控制器优化中的应用优化结果分析与评估8.3 基于神经网络的WORD型模糊控制器优化神经网络的基本原理与实现神经网络在WORD型模糊控制器优化中的应用优化结果分析与评估第九章：WORD型模糊控制器的实际应用与案例分析9.1 WORD型模糊控制器在工业领域的应用案例如：工业生产线自动控制系统、化学工业过程控制系统等9.2 WORD型模糊控制器在农业领域的应用案例如：农业自动化控制系统、智能灌溉系统等9.3 WORD型模糊控制器在日常生活领域的应用案例如：智能家居控制系统、智能交通控制系统等第十章：WORD型模糊控制器的未来发展趋势与展望10.1 WORD型模糊控制器技术的发展趋势新型模糊控制算法的研究与发展WORD型模糊控制器与其他控制技术的融合跨学科研究与创新应用10.2 WORD型模糊控制器在未来的应用前景应用于更多领域的智能化控制系统与、大数据等技术的结合为人类社会带来的福祉与贡献重点和难点解析一、模糊控制基础：理解模糊集合与模糊逻辑的基本概念，以及模糊控制系统的原理和结构。
自动化系统的模糊控制与神经网络控制
自动化系统的模糊控制与神经网络控制自动化系统的控制方法多种多样，其中模糊控制和神经网络控制是两种常见而有效的控制方法。
本文将就自动化系统的模糊控制与神经网络控制进行详细的介绍和对比。
一、模糊控制模糊控制是指在系统的控制过程中，根据模糊集合和模糊规则进行推理，以实现对系统的控制。
模糊控制通过模糊集合来描述控制对象的特征，通过模糊规则来描述控制的策略。
模糊控制的主要优点是对系统模型要求不高，适用于复杂的非线性系统。
模糊控制的缺点是控制效果不稳定，对系统的响应较慢。
二、神经网络控制神经网络控制是指利用人工神经网络对系统进行建模，并通过神经网络进行系统控制。
神经网络控制通过训练神经网络来获得系统的映射关系，并通过不断的优化训练来提高控制效果。
神经网络控制的主要优点是适应性强，可以对复杂的非线性系统进行较好的控制。
神经网络控制的缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
三、模糊控制与神经网络控制的对比1. 建模方法模糊控制使用模糊集合和模糊规则进行建模，而神经网络控制使用人工神经网络进行建模。
模糊控制的建模过程相对简单，只需通过专家知识确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的建模过程相对复杂，需要通过大量的训练数据进行神经网络的训练和优化。
2. 控制效果模糊控制对系统的控制效果常常较差，对于复杂的非线性系统，模糊控制的精度和稳定性均较低。
而神经网络控制对系统的控制效果较好，可以对复杂的非线性系统进行较精确的控制。
神经网络控制可以通过不断的训练和优化提高控制效果，并适应系统动态变化。
3. 训练需求模糊控制的训练过程相对简单，只需确定模糊集合和规则即可。
而神经网络控制的训练过程相对复杂，通常需要大量的训练数据和计算资源。
神经网络控制的训练需要通过反向传播算法等方法来不断优化网络参数，提高控制效果。
4. 适用范围模糊控制适用于复杂的非线性系统，特别是对于模糊规则较为明确的系统。
神经网络控制适用于复杂的非线性系统，并且对于系统的模糊规则不敏感，对于模糊性较强的系统具有更好的控制效果。
智能控制（研究生）习题集
习题集第一章概论1.试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。
2.哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3.近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4.为什么能够用计算机模拟人类智能?5.目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6.自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7.简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。
8.傅京孙对智能控制有哪些贡献?9.什么是智能控制?它具有哪些特点?10.智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11.智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12.为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13.人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1.状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?2.设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?3.利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。
选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
4.试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图所示的电网络阻抗的计算。
单独的R、L或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算,这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
5.试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。
6.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)。
A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.7.把下列语句表示成语义网络描述:(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.8.作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。
神经网络与模糊控制考试题及答案
一、填空题1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成2、一个单神经元的输入是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 13、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习和灌输式学习4、清晰化化的方法有三种：平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法5、模糊控制规则的建立有多种方法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。
7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。
8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。
9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ；(2) 。
10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。
知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和。
知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。
判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为 推理、 和 推理。
15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为 和 。
模糊控制与神经网络
BP神经网络BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。
如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。
它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。
单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。
直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。
当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。
误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。
周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
神经网络神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。
(完整版)智能控制考试题库
填空题（每空1分，共20分）控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
传统控制是经典控制和现代控制理论的统称。
智能控制系统的核心是去控制复杂性和不确定性。
神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
按网络结构分，人工神经元细胞可分为层状结构和网状结构按照学习方式分可分为：有教师学习和无教师学习。
前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入节点、输出节点、计算单元。
神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。
1、智能控制是一门控制理论课程，研究如何运用人工智能的方法来构造控制系统和设计控制器；与自动控制原理和现代控制原理一起构成了自动控制课程体系的理论基础。
2、智能控制系统的主要类型有：分级递阶控制系统，专家控制系统，学习控制系统，模糊控制系统，神经控制系统，遗传算法控制系统和混合控制系统等等。
3、模糊集合的表示法有扎德表示法、序偶表示法和隶属函数描述法。
4、遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。
自然选择学说包括以下三个方面：遗传、变异、适者生存。
5、神经网络在智能控制中的应用主要有神经网络辨识技术和神经网络控制技术。
6、在一个神经网络中，常常根据处理单元的不同处理功能，将处理单元分成输入单元、输出单元和隐层单元三类。
7、分级递阶控制系统：主要有三个控制级组成，按智能控制的高低分为组织级、协调级、执行级，并且这三级遵循“伴随智能递降精度递增”原则。
传统控制方法包括经典控制和现代控制，是基于被控对象精确模型的控制方式，缺乏灵活性和应变能力，适于解决线性、时不变性等相对简单的控制。
智能控制的研究对象具备以下的一些特点：不确定性的模型、高度的非线性、复杂的任务要求。
IC(智能控制)=AC(自动控制)∩AI(人工智能) ∩OR(运筹学)AC：描述系统的动力学特征，是一种动态反馈。
AI ：是一个用来模拟人思维的知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发推理等功能。
OR：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题
比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题一、专家系统(Expert System)1，什么是专家系统？在日常生活中大家所认知的“专家”一般都拥有某一特定领域的大量专业知识，以及丰富的实际经验。
在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。
专家系统一般定义为一个具有智能特点的计算机程序。
它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。
因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。
专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。
图1 专家系统的基本组成专家系统通常由知识库和推理机两个主要组成要素。
知识库存放着作为专家经验的判断性知识,例如表达建议、 推断、 命令、 策略的产生式规则等, 用于某种结论的推理、 问题的求解,以及对于推理、 求解知识的各种控制知识。
知识库中还包括另一类叙述性知识, 也称作数据,用于说明问题的状态,有关的事实和概念,当前的条件以及常识等。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识,基于木某种通用的问题求解模型,进行自动推理、 求解问题的计算机软件系统。
它包括一个解释程序, 用于决定如何使用判断性知识推导新的知识, 还包括一个调度程序, 用于决定判断性知识的使用次序。
推理机的具体构造取决于问题领域的特点,及专家系统中知识表示和组织的方法。
推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。
先进控制技术及应用
先进控制技术及应用先进控制技术指的是一些高级别、智能化的控制系统技术，旨在提高系统控制性能、优化效率，并节省能源消耗。
这种技术应用在不同的工业制造领域，如机械制造、自动化、化工和环保等领域。
本文将讨论一些先进控制技术及其应用。
先进控制技术包括各种算法和软件工具，如模型预测控制（MPC）、自适应控制、最优控制、模糊控制、神经网络控制及专家系统。
这些技术可用于优化各种工业过程的控制，例如温度、压力、流量、水平、质量和pH 值等过程变量的控制。
MPC 是先进控制技术中最常使用的一种。
MPC 是一种模型驱动的优化控制器，它通过建立数学模型来预测系统的未来行为，并制定优化策略以实现最优控制。
概念上，MPC 通过将预测误差最小化来实现。
在M PC 中，控制器使用当前的测量值和过去少数个测量值作为输入，并预测未来的系统行为。
此外，MPC 还可以为系统设计预演算法和灵活的计算机算法，以克服某些文内外的障碍。
自适应控制是一种可以自动调整参数以提高系统控制性能的控制技术。
自适应控制器能够根据系统的性能变化来调节自身的参数。
这种技术可用于快速变化的工艺过程，例如化学过程或加热和冷却过程。
最优控制是一种将系统性能与优化目标相结合的控制技术。
此技术使用数学模型来确定最佳控制策略，以实现系统的最佳性能。
最优控制技术可用于带有多个变量的复杂过程，例如多输入多输出的系统或非线性系统，也能在有效解决系统的限制条件时实现动态控制。
模糊控制技术可以帮助控制系统应对不确定性和复杂性。
该技术能够自动化地调整目标系统的控制输入变量，以实现理想的稳态控制。
目前，模糊控制技术广泛应用于不确定因素非常大的环境中，例如飞行器、船舶、机器人、湿地和温度控制等方面。
神经网络控制是一种使用神经网络模型来实现系统控制的技术。
这种技术不需要完整的数学模型来进行计算，而是通过神经网络模型来推断出某种运动和行为，然后控制其执行。
由于神经网络模型可以学习系统行为和参考数据的变化，因此这种技术适用于控制器需要其自我适应的情况。
智能控制(第三版)chap8-刘金琨
8.1.3 仿真实例
使用模糊RBF网络逼近对象：
y (k ) u (k ) 3 y (k 1) 1 y (k 1) 2
其中采样时间为1ms。
模糊RBF网络逼近程序见chap8_1.m。
i 1 i 1 m m
i i 1
m
2
x j c
i
i 2 j
1 bi j
2
yd yn
y i i i y i
i 1 i 1
m
m
m i i 1
i j i j
其中
m i i y E E y n i 1 y y d n i i m p j y n p j i i 1 p y d y n
i j
i
i 1
m
i
y i i p j
其中α 、β 为学习速率。
8.2.3 仿真实例
使用混合型pi-sigma神经网络逼近对象：
y (k 1) y (k ) u (k ) 1 y (k 1) 2
3
混合型pi-sigma神经网络逼近程序见chap8_2.m
8.3
小脑模型神经网络
8.3. 1 CMAC概述
小脑模型神经网络（ CMAC-Cerebellar Model
1 2 E ek 2
网络的学习算法如下：
输出层的权值通过如下方式来调整:
E E e y m wk ek f 3 w e y m w
控制系统中的神经网络控制与模糊控制比较
控制系统中的神经网络控制与模糊控制比较控制系统在现代工业自动化中发挥着重要作用，而神经网络控制和模糊控制作为两种常用的控制方法，各自具有独特的优势与应用。
本文将比较神经网络控制与模糊控制在控制系统中的特点和应用，以期为读者提供更深入的了解和选择。
一、神经网络控制神经网络控制是一种基于人类神经系统的思维方式和结构，结合计算机科学和控制工程的研究。
它模拟了人脑中的神经元和神经网络的特点，通过大量的并行计算和学习能力来实现控制过程。
神经网络控制的特点：1. 自适应性：神经网络控制系统具有自我学习和自我调整的能力，可以根据系统的实时数据进行在线调整和优化。
2. 非线性处理能力：神经网络控制可以处理复杂的非线性控制问题，适用于一些非线性系统或控制目标的实现。
3. 并行计算：神经网络控制系统中的神经元之间具有并行计算的能力，可以非常高效地完成复杂计算任务。
4. 容错性：由于神经网络控制具有分布式结构，即使某些神经元或连接发生故障，仍然能够保持控制系统的稳定性。
神经网络控制的应用：1. 机器人控制：神经网络控制在机器人控制方面有着广泛的应用，可以实现机器人的路径规划、动作控制和智能决策等功能。
2. 电力系统：在电力系统中，神经网络控制可以用于发电机的运行和调节、电力负荷的预测和优化调度等方面。
3. 工业自动化：在工业领域，神经网络控制可以应用于生产线的优化调度、故障检测和容错控制等方面。
4. 交通系统：神经网络控制可以用于交通信号的优化调节、交通拥堵的预测和缓解等交通管理问题。
二、模糊控制模糊控制是基于模糊逻辑的一种控制方法，它通过使用模糊集合和模糊规则，能够处理复杂的模糊或不确定性问题。
模糊控制通过将输入和输出变量的关系建立成一组模糊规则，从而实现控制过程的优化和调整。
模糊控制的特点：1. 鲁棒性：模糊控制对于外界干扰和噪声相对较为鲁棒，能够保持一定的控制效果和稳定性。
2. 简单性：模糊控制可以利用自然语言的形式来表达控制知识和规则，易于人们理解和调整。
用人工神经网络(ANN)实现模糊控制
用人工神经网络(ANN)实现模糊控制康赐荣(华侨大学电子工程系，泉州362011)摘要:讨论模糊控制及用人工神经网络实现模糊控制的有关问题，并给出了仿真实例，仿真结果表明，用ANN 实现模糊控制是可行的。
关键词:人工神经网络;模栩控制Abstract:Some issues which relate to fuzzy control and implementation of fuzzy control with ANN are discussed. Some simulative examplesa reg iven.S imulative results show that fuzzy control using ANN is available.Keyw ords:ar tificialn euraln etwork;fuzzyc ontrol模糊控制把人们对生产过程的控制经验归纳成模糊控制规则集，属于语言控制，它不需要知道过程的数学模型，且鲁棒性强。
人工神经网络(ANN)具有处理的并行性、信息存贮的分布性、自学习和容错性等拟人特性。
本文用人工神经网络实现模糊控制，仿真结果表明本方法的有效性。
1 模糊控制模糊控制系统组成如图1所示+[1执行精确量图1 模糊控制系统的组成框图由图可见，控制系统的计算可分为四步:(1 )计算现时误差及误差变化率(精确量);(2) 把它们转换成模糊量，即模糊化;(3) 按推理的合成规则计算出决策模糊量;(4 )计算调整该过程所需的确定输人，即去模糊。
·将精确量转换成模糊量将精确量离散化，把它分为若干档，每一档对应一个模糊子集，它们可用模糊语言表示如下:NB(负大),NM(负中),NS(负小)，ZE(零),PS(正小)，PM(正中),PB(正大)。
某个精确量属于某个模糊子集的程度用隶属度表示，而隶属度可由隶属函数计算得到，隶属函数可取等腰三角形:T(x,,u,a)一1一含Ix一，}此处，1为中或高斯函数心值，2。
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u (4) p
w(4) 。 ji 1
2 在从上到下的传输模式中，此节点实现的是输出变量的
模糊化。
a(4)
u j4
a(3) a(2)
u j3
a(1)
1 u j
u j2
第二节 模糊神经网络控制
第五层：
1 执行从下到上的信号传输方式，实现模糊输出的精确化计算。
ae be (a b) Soft min a b e e
kaຫໍສະໝຸດ kbk , 变成常规的极小运算
二、基本功能和函数关系 2. 有序加权平均（OWA）法
OWA运算： 映射：f : I n I ( I 是单位间隔)被称为n维OWA运算，如果f 与加 权向量v = (v1 , v2 , f (a1 , a2 , , vn ) T , vi [0, 1], 且 vi 1, 存在关系，使得： vnbn an中最大的元素。
缺点： 无法处理语言变量，也不可能将专家的先验控制知 识注入到神经网络控制系统中去，使得原本不是“黑箱” 结构的系统设计问题只能用“黑箱”系统设计理论来进行。 它还存在局部收敛问题。 解决方法：利用神经网络的学习功能来优化模糊控制规则 和相应的隶属度函数、将一些专家知识预先分布到神经网 络中去是提出模糊神经网络理论的两个基本出发点。
第一节 集成智能控制系统简介
2. 神经网络专家系统
专家系统，是一个智能信息处理系统，它处理现实世 界中提出的需要由专家来分析和判断的复杂问题，并采用 专家推理方法来解决问题。 传统的专家系统采用产生式规则和框架式结构，基于符号 的知识的显式表示。
缺点： 专家本人无法用这些规则来表达他们的经验。
解决方法：利用神经网络专家系统，是符号的隐式表示。 它的知识库是分布在大量神经元以及它们之间的连接系数 上的。知识获取只是神经网络的简单训练过程。
二、基本功能和函数关系 2. 有序加权平均（OWA）法
OWA提供了模糊“或”（极大）运算，模糊“与”（极小）运算。 “或”: f (a1 , a2 , “与”: f (a1 , a2 , 特别地， 1 v vn ( n 1 n 1 T ) n an ) max(ai ), 此时v v* (1 0 0
1
aj1 f j1 u j x j
1
j 1, 2,
n
a(1)
1 u j
二、基本功能和函数关系
第二层：用单一节点完成简单的隶属函数，如对一钟形函数 f
(2) j
M
j xi
m
(2) ji
,
(2) ji
u
2
i
m
(2) ji
2
(
(2) 2 ji
代表隶属度函数的宽度。
第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
用常规的S神经元表示隶属度函数。
例如：用神经网络表示一个在实数轴上的语言变量X 的 三个语言值“小”，“中”，“大”的隶属度函数，则 y1 s x 1 1 exp wg x wc
权值wc 和wg 分别决定了S函数的中心位置和宽度。
第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
1
wc
wg
s s s s
1
1
1
y1 s x
1
1
y2 m x
y3 L x
（ a）
二、基本功能和函数关系
适当地将权值初始化，模糊集合的隶属度函数可配置 成如图b所示的论域。拟梯形的隶属度函数m x 是由两个S 函数组成，两个S函数具有不同的符号(如图c)。
第二节 模糊神经网络控制
a(3)
u j3
a(2)
a(1)
1 u j
u j2
第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
第四层：有两种操作模式
1 从下到上的传输模式中，实现的是模糊逻辑推理运算。
(4) f j 4 max u1(4) , u2 , (4) a (4) f j j
)
a
(2) j
e
f j( 2)
m ji , ji：第i个语言变量X i的第j个语言值隶属函数的中心值和宽度； m ji：一、二层神经元之间的连接权值wji ；
2
ji：看作是与S函数相类似的一个斜率参数。
注：若用一组节点完成一个隶属度函数，则每一个节点的函数可以是标准 的形式（如S函数），且整个子网络用标准学习算法（如反传法）进行离线训练 实现期望的隶属函数。
第五层
2 执行从上到下的信号传输方式，实现了把实验数据反馈
到神经网络中去的目的，提供模糊神经网络训练的样本数据 f j y j
5 5
a j f j
5
5
第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
基于神经元网络的基本模糊逻辑运算 用单个神经元实现钟形隶属度函数，它的激励函数为： net m 2 f net exp 2 式中，net是神经元总输入；m是隶属度函数的中心；
5
a j5
5 5
5 5 ji ui
i
f j5
5 5 5 5 m ji ui ji ui m ji ji ui ui i i ˆ y t y t 2 5 5 ji ui i
三、模糊神经网络的学习算法
f j wji ui (mji ji )ui
5 5 5 5 5 i i
5
5 假设隶属度函数为钟形函数，其中mi、 i为可调参数 f j a j5 5 5 第五层： ji ui i 第五层语言值神经元的隶属度函数中心值的自适应学习规则是
5 5
5 5 ji ui
i
ji5ui5
三、模糊神经网络的学习算法
第五层：
f j wji ui (mji ji )ui
5 5 5 5 5 i i
5
隶属度函数宽度 ji 的更新公式
5
E E a j 5 5 ji a j ji5
a(2)
a(1)
1 u j
u j2
第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
第三层：实现模糊逻辑规则的条件部的匹配，规则节点完成 模糊“与”运算（玛达尼推理法）
(3) f j min u1(3) , u2 , 3
u (3) p
aj3 f j(3) 其中二、三层节点之间的连接权值w(3) ji 1
第二节 模糊神经网络控制
神经网络的输入输出节点用来表示模糊控制系 统的输入输出信号，隐含节点用来表示隶属度函数 和模糊控制规则。 一、结构
整个神经网络模型分成五个层次： 第一层：输入节点，用来表示语言变量； 第二层：表示语言变量语言值的隶属度函数（可用单 一神经元或一个小的子网络）；
u j5 u j4
i
f j5
则第四层节点与第五层节点之间的连接系数wji 可以看作是mji ji ，
5 5 5
遍及第 j 个输出变量的所有语言值。
a(5) a(4)
u j4 u j5
a(3) a(2)
u j3
a(1)
1 u j
u j2
第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
u j3 u j2
1 u j
一、结构 第三层：规则节点，实现模糊逻辑推理；
第四层：语言变量语言值的隶属度函数（二、三层 节点之间的连接系数定义为规则节点的条件部，三 、四层节点之间的连接系数定义为规则节点的结论 部）；
第五层：输出层，每个输出变量有两个语言节点： 1、表示模糊神经网络推理控制的输出信号节点。
5 5 5 5
5 5
5 5 5 5 m ji ui ji ui m ji ji ui ui i i ˆ ji5 (t 1) ji5 t y t y t 2 5 5 ji ui i
如果设mji , ji 分别表示输出语言变量各语言值的隶属度的中心
5 5
位置和宽度，模拟重心法的精确化计算方法：
f j wji ui (mji ji )ui
5 5 5 5 5 i i 5
a j5
5 5 ji ui
5 5 5 5 a f E E j j ji ui ˆ t 5 5 y t y 5 5 5 5 m ji a j f j m ji ji ui
i
中心值mji5的更新公式为： ˆ t mji t 1 mji t y t y
i
an ) v1b1 v2b2
式中bi是集合a1 , a2 ,
例：假如f 是一个维数n 4的OWA运算，令v = (0.2, 0.3, 0.1, 0.4) T , 则f (0.6,1, 0.3, 0.5) (0.2)(1) (0.3)(0.6) (0.1)(0.5) (0.4)(0.3) 0.55
i
0) T 1) T
an ) min(ai ), 此时v v* (0 0 0
i
三、模糊神经网络的学习算法
模糊神经网络的学习算法 BP算法 取误差函数： 1 E [ y (t ) y (t )]2 min 2 权值的修正 w t 1 w t w E w w E E (net ) E f E f a w (net ) w f w f a w