04神经网络控制
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(RBF)
神经网络控制(RBF)神经网络控制（RBF）是一种基于径向基函数（RBF）的神经网络，用于控制系统，其主要功能是通过对输入信号进行处理来实现对系统输出的控制。
通过神经网络控制，控制器可以学习系统的动态行为和非线性模型，从而使得控制器能够自适应地进行调整和优化，实现对系统的精确控制。
RBF 网络通常由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。
输入层接受系统的输入信号，并将其传递到隐藏层，隐藏层对输入数据进行处理并输出中间层的值，其中每个中间层神经元都使用一个基函数来转换输入数据。
最后，输出层根据隐藏层输出以及学习过程中的权重调整，计算并输出最终的控制信号。
RBF 网络的核心是数据集，该数据集由训练数据和测试数据组成。
在训练过程中，通过输入训练数据来调整网络参数和权重。
训练过程分为两个阶段，第一阶段是特征选择，该阶段通过数据挖掘技术来确定最优的基函数数量和位置，并为每个基函数分配一个合适的权重。
第二阶段是更新参数，该阶段通过反向传播算法来更新网络参数和权重，以优化网络的性能和控制精度。
RBF 网络控制的优点在于其对非线性控制问题具有优秀的适应性和泛化性能。
另外，RBF 网络还具有强大的学习和自适应调整能力，能够学习并预测系统的动态行为，同时还可以自动调整参数以提高控制性能。
此外，RBF 网络控制器的结构简单、易于实现，并且具有快速的响应速度，可以满足实时控制应用的要求。
然而，RBF 网络控制也存在一些局限性。
首先，RBF 网络需要大量的训练数据来确定最佳的基函数数量和位置。
此外，由于网络参数和权重的计算量较大，实时性较低，可能存在延迟等问题。
同时，选择合适的基函数以及与其相应的权重也是一项挑战，这需要在控制问题中进行深入的技术和经验探索。
总体而言，RBF 网络控制是一种非常有效的控制方法，可以在广泛的控制问题中使用。
其结构简单，性能稳定，具有很强的适应性和泛化性能，可以实现实时控制，为复杂工业控制问题的解决提供了一个重要的解决方案。
人工智能控制技术课件：神经网络控制
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
神经网络第2章神经网络控制的基本概念
正则化
正则化是一种防止模型过拟合 的技术，通过在损失函数中增 加惩罚项来约束模型复杂度。
常见的正则化方法包括L1正则 化、L2正则化和dropout等。
正则化可以帮助模型在训练过 程中更加关注数据的统计规律， 而不是单纯地记忆训练数据。
推荐系统
总结词
推荐系统是利用神经网络对用户的行为和兴趣进行分 析和预测，为其推荐相关内容或产品的系统。
详细描述
推荐系统是利用神经网络对用户的行为和兴趣进行分析 和预测，为其推荐相关内容或产品的过程。通过训练神 经网络，可以使其学习到用户的兴趣和行为模式，进而 实现个性化的推荐。在电子商务领域，推荐系统可以根 据用户的购物历史和浏览行为为其推荐相关商品或服务 ，提高用户的购买率和满意度。在新闻推荐领域，推荐 系统可以根据用户的阅读历史和兴趣为其推荐相关的新 闻文章或视频，提高用户的阅读体验和粘性。
早停法
早停法是一种防止模型过拟合的 技术，通过提前终止训练来避免
模型在验证集上的性能下降。
在训练过程中，当模型在验证集 上的性能开始下降时，就应该停
止训练，以避免过拟合。
早停法可以帮助节省计算资源和 时间，同时提高模型的泛化能力。
Dropout技术
Dropout是一种正则化技术，通过随 机关闭网络中的一部分神经元来防止 过拟合。
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感谢您的观看
Dropout可以帮助模型更加泛化地学 习数据分布，提高模型的鲁棒性和泛 化能力。
在训练过程中，每个神经元有一定的 概率被随机关闭，这样在每次前向传 播和反向传播时，网络的连接结构都 会有所不同。
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。
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。
神经网络控制
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
()
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。
神经网络控制技术研究及其应用
神经网络控制技术研究及其应用神经网络控制技术是一种将人工神经网络应用于控制系统的技术，它是近年来发展非常迅速的一种新兴技术。
神经网络控制技术具有自适应性和学习能力等优点，可以较好地解决传统控制技术无法解决的问题，因此在航天、工业、交通等领域得到了广泛应用。
一、神经网络控制技术的基本原理神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，它由许多互相连接的处理单元组成，每个单元都能够接受、处理并传递信息。
神经网络控制技术通过建立神经网络模型实现对复杂控制系统的控制。
根据神经网络的学习能力，可以通过输入输出数据来训练神经网络模型，不断修正连接权值，使得神经网络的输出符合系统的实际要求。
同时，神经网络也可以实现自适应控制，根据系统的实时响应情况，调整控制策略，使系统始终处于最佳工作状态。
二、神经网络控制技术的应用1. 工业自动化在工业自动化领域，神经网络控制技术可以广泛应用于电力系统、化工过程、废气处理等方面。
例如，在电力系统中，神经网络控制技术可以根据电网的实时负荷情况进行自适应调节，实现对电力系统的优化控制，提高其稳定性和可靠性。
2. 交通运输在交通运输领域，神经网络控制技术可以被应用于智能交通系统、车辆控制、航空航天等方面。
例如，在智能交通系统中，神经网络控制技术可以根据道路流量情况自适应调节信号灯时间，优化交通流量，提高道路通行效率。
3. 机器人控制在机器人控制领域，神经网络控制技术可以被应用于机器人动作规划、姿态控制、机器人视觉等方面，可以实现复杂机器人控制和运动控制。
例如，在机器人视觉方面，神经网络控制技术可以通过对大量图像进行学习和识别，实现智能机器人视觉控制。
三、神经网络控制技术的发展趋势随着信息技术的飞速发展，神经网络控制技术也将得到进一步的拓展。
未来，神经网络控制技术将在多智能体控制、网络化控制、自主控制等方面发挥更大作用。
此外，基于深度学习的神经网络控制技术也是一个重要的发展方向，它将更好地应用于各种控制系统中，实现更为高效和智能的控制。
控制系统中的神经网络控制理论与应用
控制系统中的神经网络控制理论与应用神经网络控制理论在控制系统中的应用日益广泛。
本文将从神经网络控制的定义和原理入手，深入探讨其在控制系统中的理论与应用方面。
一、神经网络控制的定义和原理神经网络控制是利用神经网络模型来实现对控制系统的建模与控制。
神经网络是一种模仿生物神经元网络结构和功能的人工神经网络模型。
其原理基于多层次、并行处理的结构，通过学习和适应能力实现对系统的建模和控制。
神经网络控制的核心是建立适当的网络结构和权值，并通过学习算法对其进行训练。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、递归神经网络和径向基函数神经网络等。
通过对输入信号的处理和网络参数的调整，神经网络能够实现对复杂系统的非线性建模和控制。
二、神经网络控制在控制系统中的应用1. 神经网络控制在自适应控制中的应用神经网络具有自适应性和非线性映射能力，适合用于自适应控制。
其能够通过学习和反馈调整网络参数，实现对系统的模型自适应和参数识别。
在自适应控制中，神经网络能够实时跟踪系统的变化，并做出相应的控制调整，提高系统的鲁棒性和适应性。
2. 神经网络控制在优化控制中的应用神经网络能够通过学习和优化算法，对系统的控制策略进行优化。
在优化控制中，神经网络可以作为一个强大的优化工具，通过学习系统的状态和控制规律，找到最优的控制策略，提高系统的性能和效率。
3. 神经网络控制在非线性系统控制中的应用传统的控制方法在处理非线性系统时常常面临困难，而神经网络可以有效地处理非线性系统的建模和控制。
通过神经网络的非线性映射能力，可以准确地描述和控制非线性系统的动态性质。
在非线性系统控制中，神经网络能够处理多变量和耦合的系统，并实现对系统的非线性控制。
4. 神经网络控制在智能控制中的应用神经网络具有学习和适应的能力，可以通过不断的学习和训练提高系统的控制能力。
在智能控制中，神经网络能够根据系统的运行状态和外部环境对控制策略进行优化和调整，实现对系统的智能化控制。
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。
4.3神经网络控制
ωi (k)
∑ω (k)
i =1 i
3
u(k) = u(k − 1) + K∑ωi′(k)xi (k)
3
ω1(k + 1) = ω1(k) +ηI e(k)u(k)x1(k)
i =1
ω2(k + 1) = ω2 (k) +ηPe(k)u(k)x2 (k)
ω3 (k + 1) = ω3 (k) +ηDe(k)u(k)x3 (k)
3
所谓神经网络控制， 所谓神经网络控制，即基于神经网络的控制 神经网络控制 或简称神经控制， 或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网 络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象 进行建模，或充当控制器，或优化计算， 进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行 推理，或故障诊断等， 推理，或故障诊断等，以及同时兼有上述某些功 能的适当组合， 能的适当组合，将这样的系统称为基于神经网络 的控制系统，称这种控制方式为神经网络控制。 的控制系统，称这种控制方式为神经网络控制。
∆u(k) = kI e(k) + kP∆e(k) + kD∆2 e(k)
= kI e(k) + kP∆e(k) + kD[e(k) − 2e(k −1) + e(k − 2)]
11
图1 单神经元 单神经元PID控制系统 控制系统
x1(k) = e(k)
x2 (k) = ∆e(k) = e(k) − e(k −1)
η 6）在开始调整时， D 选择较小值，当调整 ηP 、 I 和k，使被 在开始调整时， 选择较小值， ， η 控对象具有良好特性时， 控对象具有良好特性时，再逐渐增大ηD ，而其他参数不 使系统稳态输出基本无纹波。 变，使系统稳态输出基本无纹波。
4.4 神经网络控制应用示例
8
MLP对测试样本的正确率直接决定着整个系统的可靠 对测试样本的正确率直接决定着整个系统的可靠 对测试样本的正确率直接决定着整个系统的 ％，对于冰柜温度智能控制 性。平均响应正确率达 97.76％，对于冰柜温度智能控制 ％， 领域，可靠性可以满足工程应用的要求。 领域，可靠性可以满足工程应用的要求。 此外， 此外，毫秒级的响应时间也可以满足冰柜温度智能控 制的实时性要求。 实时性要求 制的实时性要求。
图1
冰柜温度智能控制系统
2
二、人工神经网络的培训
采用有教师的培训算法培训神经网络， 采用有教师的培训算法培训神经网络，即由培训样本 指导调整网络参数。 指导调整网络参数。 培训样本由一系列输入输出模式对（ ， ）组成。 培训样本由一系列输入输出模式对（X，Y）组成。X 为对神经网络的输入向量， 为在 为在X作用下对神经网络的 为对神经网络的输入向量，Y为在 作用下对神经网络的 期望输出向量。 期望输出向量。 通过不断比较实际输出向量与期望输出向量， 通过不断比较实际输出向量与期望输出向量，反复校 正有关的权重，逐渐使网络取得经验、减少误差， 正有关的权重，逐渐使网络取得经验、减少误差，最终掌 握隐含在样本中的知识。 握隐含在样本中的知识。
3Hale Waihona Puke 使MLP能够实现指定映像的一个重要前提是使用 能够实现指定映像的一个重要前提是使用 的培训数据真正反映待实现映像的特征。 的培训数据真正反映待实现映像的特征。 培训数据的质量直接影响培训以后MLP的性能。 的性能。 培训数据的质量直接影响培训以后 的性能 组织领域专家完成冰柜温度手控过程实验， 组织领域专家完成冰柜温度手控过程实验，详细 记录有关的数据，形成一个原始文件。 记录有关的数据，形成一个原始文件。在这个文件中 有五个字段，它们是冰柜内部四个点的温度值Temp 有五个字段，它们是冰柜内部四个点的温度值 Evap、Temp Air On、Temp Gas Suc 和Temp Air 、 、 Off，以及一个步进电机的位置值 ，以及一个步进电机的位置值Step Pos。 。
神经网络控制：探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践
神经网络控制：探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践引言我们生活在一个充满各种控制系统的时代，从自动驾驶汽车到智能家居，控制系统帮助我们完成各种任务，提高效率并提供便利。
然而，传统的控制方法难以应对复杂、非线性的系统，这就引出了神经网络控制的概念。
神经网络控制是一种使用神经网络模型来解决控制问题的方法，它可以有效地应对复杂系统的建模和控制。
本文将探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践，以及其优点和挑战。
神经网络控制的基本原理神经网络控制的基本原理是使用神经网络模型作为控制系统的核心，它可以模拟人类神经系统的行为和学习机制。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元根据输入信号进行处理，然后将输出传递给下一层神经元。
通过在训练阶段调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习到输入和输出之间的关系，并根据输入信号产生适当的控制信号。
神经网络控制的应用自动驾驶汽车自动驾驶汽车是神经网络控制在实际中的一个重要应用领域。
通过使用神经网络模型，自动驾驶汽车可以根据传感器收集的数据，自动控制车辆的加速、制动和转向，以实现自主驾驶。
神经网络可以学习不同驾驶情境下的最佳控制策略，并根据实时情况进行调整，提高驾驶的安全性和效率。
工业控制工业控制是另一个广泛应用神经网络控制的领域。
在传统的PID控制方法无法应对非线性、时变的工业过程时，神经网络控制可以提供更好的解决方案。
通过使用神经网络模型，可以对复杂的工业系统进行建模和控制，从而提高系统的稳定性和性能。
机器人控制机器人控制是神经网络控制的另一个重要应用领域。
通过使用神经网络模型，可以对机器人的运动控制、路径规划和任务执行进行精确控制。
神经网络可以学习适应不同任务和环境的控制策略，并根据实时反馈进行调整，提高机器人的操作精度和效率。
神经网络控制的优点非线性建模能力神经网络控制具有良好的非线性建模能力。
传统的线性控制方法难以对非线性系统进行精确的建模和控制，而神经网络模型可以学习非线性系统的动态特性，并提供更准确的控制策略。
神经网络控制3篇
神经网络控制第一篇：神经网络控制概述神经网络控制是一种基于人工智能技术的控制手段，其核心在于搭建一个具有学习、自适应、优化能力的神经网络模型，并将其作为控制器来实现对控制系统的控制。
与传统的控制方法相比，神经网络控制具有以下优势：1. 在任务未知或难以建立精确的数学模型的情况下，神经网络控制也可以实现对控制系统的控制。
2. 可以自适应地调整神经网络模型的参数和结构，以适应控制系统的非线性、时变、不确定等特点。
3. 神经网络控制可以通过学习获取控制规律，避免了传统控制方法需要手动设计控制策略的繁琐过程。
常见的神经网络控制方法包括前向神经网络、反向传播神经网络、自适应神经网络、模糊神经网络等。
这些方法均基于不同类型的神经网络模型，可根据实际控制需求和系统特点进行选择。
总的来说，神经网络控制作为一种新兴的控制手段，在工业自动化、航空航天、机器人技术等领域具有广泛应用前景，值得进一步研究和推广。
第二篇：神经网络控制应用案例神经网络控制已经在多个领域得到了应用，以下重点介绍几个典型案例。
1. 飞行控制系统神经网络控制被广泛应用于飞行控制系统中，用于解决飞行器对大气、地形、升力等复杂环境的感知和响应问题。
通过神经网络的学习和优化，可以实现飞行器自适应控制，提高飞行器的稳定性和精度。
2. 工业自动化领域在工业自动化领域，神经网络控制可以用于匹配控制、运动控制、负载估算等多个方面。
通过神经网络的自适应学习能力，可以实现对不稳定工况的精确控制，提高生产效率和质量，减少能源消耗和环境污染。
3. 智能家居和物联网领域神经网络控制也可以应用于智能家居和物联网领域，通过神经网络对各类传感器数据的学习和处理，实现对家庭设备的智能化控制和管理，提高生活质量和便捷性。
第三篇：神经网络控制发展趋势随着人工智能技术的不断发展，神经网络控制也在不断演进和完善，其发展趋势主要有以下几个方面：1. 模型优化未来的神经网络控制将更关注模型的优化和简化，以提高计算效率和控制精度。
智能控制基础-神经网络
第6章 神经网络控制
7
智能控制 基是神经系统结构和功能基本单位，典型的神经 元结构图4-1所示。
第6章 神经网络控制
图4-1 神经元结构 8
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
视网膜的信息处理机制
光感受器细胞将光波所携带的自 然图像信息转变成神经元电信息
囊泡
受体
K+ Na+ K+
4 神经网络具有自组织、自学习功能，是自适应组 织系统。
第6章 神经网络控制
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智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的研究主要包括： 神经网络基本理论研究 神经网络模型的研究 神经网络应用研究 神经网络及其融合应用技术
第6章 神经网络控制
27
智能控制 基础
4.1.3
神经网络学习
神经元之间高度互连实现并行处理而表现出的群体特性是非常 复杂，甚至是混沌的； 3利用神经网络通过学习过程可以从周围环境获取知识，中 间 神经元的连接强度（权值）用来表示存贮的知识。
第6章 神经网络控制
20
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的结构按照神经元连接方式可分成前馈网络 和反馈网络。
（2）Sigmoid函数
（2）
1
f ( X ) 1 eaX
a 0
图4-3 常用的几种激励函数
第6章 神经网络控制
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智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
常用的激励函数如图4-3所示：
（3）双曲正切函数
（3）
f ( X ) 1 eaX 1 eaX
a 0
（4）高斯函数 X2
《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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4.1.4 神经网络的结构
◆ 仍有不少学者致力于NN的研究，如Grossberg和 Carpenter提出自适应共振理论ART网络，Kohonen提 出自组织映射网络等。
4.1.3 神经网络的发展简史
• 兴盛期（20世纪80年代～90年代初） :
◆ 1982年John J. Hopfield（物理学家）提出了全联接网 络，离散的神经网络模型。——全新的具有完整理论 基础的神经网络模型。基本思想是对于一个给定的神 经网络，对于一个能量函数，这个能量函数是正比于 每一个神经元的活动值和神经元之间的联接权。而活 动值的改变算法是向能量函数减少的方向进行，一直 达到一个极小值为止。证明了网络可达到稳定的离散 和连续两种情况。3年后AT&T等做出了半导体芯 片。——神经网络复兴时期开始
4.1.3 神经网络的发展简史
• 再认识与应用研究阶段（1991年以后） :
◆问题：
1）应用面还不够宽 2）结果不够精确 3）存在可信度的问题
◆ 研究：
1）开发现有模型的应用，并在应用中根据实际运行情况对模型、 算法加以改造，以提高网络的训练速度和运行的准确度 2）充分发挥两种技术各自的优势是一个有效方法 3）希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用/通用模型和算法 4）进一步研究生物神经系统，不断丰富对人脑的认识
yj f (sj )
• 转换函数的作用：
* 控制输入对输出的激活作用
* 对输入、输出进行函数转换
* 将可能无限域的输入转换成指定的有限范围内的输出
4.1.4 神经网络的结构
• 几种常见的转换函数：
*
阈值型
1 y f (s)0
s0 s0
yf(s)
1 1
s0 s0
* 线性型 yf(s)ks
* 双曲函数 yf(s)tanh(s)
4.1.4 神经网络的结构
• 生物神经元模型
4.1.4 神经网络的结构
• 人工神经元模型
输入信号
பைடு நூலகம்
x1
x2 :
xi : :
xn
W 1j W 2j W ij
W nj
θj
连接权
阈值 处理单元净值
转移函数
sj f(.)
输出 yj
4.1.4 神经网络的结构
• 人工神经元输入与输出之间的关系：
n
sj ij xi j i1
4.1.3 神经网络的发展简史
• 兴盛期（20世纪80年代～90年代初） :
◆ 1986年美国的一个平行计算研究小组提出了前向反馈神 经网络的Back Propagation（BP）学习算法。成为当今 应用最广泛的方法之一。该方法克服了感知器非线性不 可分类问题，给神经网络研究带来了新的希望。 ◆ 1990年汉森(L.K. Hansen)和萨拉蒙(P. Salamon)提出了 神经网络集成(neural network ensemble)方法。他们证明， 可以简单地通过训练多个神经网络并将其结果进行拟合， 显著地提高神经网络系统的泛化能力。神经网络集成可 以定义为用有限个神经网络对同一个问题进行学习，集 成在某输入示例下的输出由构成集成的各神经网络在该 示例下的输出共同决定。
4.1.3 神经网络的发展简史
• 初始发展期（20世纪40年代～60年代）:
◆ 1957年Frank Rosenblatt定义了一个神经网络结构， 称为感知器(Perceptron) 。第一次把神经网络研究从纯 理论的探讨推向工程实现，在IBM704计算机上进行了 模拟，证明了该模型有能力通过调整权的学习达到正 确分类的结果。掀起了神经网络研究高潮。
◆ 1962年电机工程师Window和Hoff提出自适应线性元 件Adaline，它是一个连续取值的线性网络。
4.1.3 神经网络的发展简史
• 低谷期（20世纪60年代末～70年代末）:
◆ 1969年M.Minsky和S. Papert发表《Perceptrons》的论 著，指出感知器仅能解决一阶谓词逻辑，只能做线性 划分。对于非线性或其他分类会遇到很大困难。一个 简单的XOR问题的例子就证明了这一点。——神经网 络研究一度达到低潮。原因还有：计算机不够发达、 VLSI还没出现、而人工智能和专家系统正处于发展高 潮。
* *
高S型斯（型Siygmfo(ids)）yexp(f(ss)22)1exp1(s)
4.1.4 神经网络的结构
4.1.4 神经网络的结构
• 人工神经网络的结构类型：
* 前馈型神经网络（Feed forward）
- 神经元分层排列，可有多层 - 每层神经元只接受前层神经元的输入 - 同层神经元之间无连接
4.1.2 神经网络的基本特征
• 并行分布处理 • 非线性映射 • 通过训练进行学习 • 适应与集成 • 硬件实现
4.1.3 神经网络的发展简史
• 初始发展期（20世纪40年代～60年代）:
◆ 1943年McCulloch（心理学家）和Pitts（数理逻辑学 家）发表文章，提出M-P模型。 M-P模型能完成一定 的逻辑运算。——标志神经计算时代的开始
◆ 1949年Donala U.Hebb（心理学家）论著《The Organization of Behavior（行为自组织）》，提出突 触联系强度可变的假设，认为学习的过程最终发生在 神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前 后神经元的活动而变化。——Hebb规则：若两个神经 元输出兴奋，则它们之间的连接权加强，反之减少。
主要内容
• 神经网络的基本概念 • 前向网络及其主要算法 • 反馈网络 • 支持向量机 • 神经网络控制 • Matlab神经网络工具箱
4.1 神经网络的基本概念
• 什么是神经网络 • 神经网络的基本特征 • 神经网络的发展简史 • 神经网络的结构 • 神经网络的学习方法
4.1.1 什么是神经网络
• 神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用 大量的处理部件，由人工方式构成的非线性动力学网 络系统
• 神经网络从两个方面上模拟大脑： ◆ 神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 ◆ 内部神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获 取的知识
• 学习算法是用于完成学习过程的程序，其功能是以有 序的方式改变系统权值以获得想要的设计目标。突触 权值的修改提供了神经网络的一种设计方法