哈工大智能控制神经网络课件NN逆模型辨识示例
合集下载
哈工大模式识别课件
1. Richard Duda, Peter Hart, David Stork, Pattern Classification, 2nd edition, John Wiley, 2001 2. 《模式分类》，机械工业出版社，Richard O. Duda 3. 《模式识别》清华大学出版社，边肇祺，张学工
应用领域
小结
本章小结
【小结】
(1)模式识别是每时每刻都发生的，重点强调分类。 (2)具有广泛的应用。 (3)对控制科学与工程学科的意义 (4)发展历程 (5)重要研究期刊 (6)参考书目
【4.发展历程】
1. 模式识别诞生于20世纪20年代； 2. 随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起， 模式识别在60年代迅速发展成一门学科； 3. 经过几十年的发展目前取得了大量的成果，在很多地 方得到应用。目前一直是热门的学科。
【5.重要期刊】
1. IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，PAMI 2. Pattern Recognition 3. Pattern Recognition Letter 4. 模式识别与人工智能
【6.参考书目】
它利用了训练样本的信息就可以认为学习，学习的目的是指 利用某种算法来降低由于训练样本的差异导致的分类误差。
学习的分类：
监督学习：存在一个教师信号，对训练样本集的每个输入样本能提供 无监督学习：没有显示的教师指导整个训练过程。（图像检索） 类别标记和分类代价并寻找能够降低总体代价的方向。(人脸识别) 半监督学习：半监督学习是利用少部分标记数据集及未标记样本进 行学习的主流技术。（如医学图像）
【性能评价】
哈工大模式识别课件.pptx
《模式分类》，机械工业出版社，Richard O.
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
模式识别 – 绪论
期刊
IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，PAMI；
Pattern Recognition； Pattern Recognition Letter； 模式识别与人工智能；
x
2
1
2
n
exp
1 2
n n
2
d
f , n
2 n
exp
1 2
x
n 2
2
2 n
f ,n
exp
1 2
2
2 n
2 2 n
2 n
x
2
n
2
2 n
2
du
模式识别 – 绪论
3.3期望最大化算法(EM算法)
EM算法的应用可以分为两个方面：
1. 训练样本中某些特征丢失情况下，分布参数的最大 似然估计；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x1, x2, , xn, xi Rd
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
y g x, Rd 1, ,c
模式识别 – 绪论
率满足正态分布，即：
px N , 2
p
N
0
,
2 0
模式识别 – 绪论
Duda
《模式识别》（第二版），清华大学出版社，边
肇祺，张学工；
模式识别 – 绪论
期刊
IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，PAMI；
Pattern Recognition； Pattern Recognition Letter； 模式识别与人工智能；
x
2
1
2
n
exp
1 2
n n
2
d
f , n
2 n
exp
1 2
x
n 2
2
2 n
f ,n
exp
1 2
2
2 n
2 2 n
2 n
x
2
n
2
2 n
2
du
模式识别 – 绪论
3.3期望最大化算法(EM算法)
EM算法的应用可以分为两个方面：
1. 训练样本中某些特征丢失情况下，分布参数的最大 似然估计；
特征提取与选 择
识别结果 模式分类
分类 训练
分类器设计
模式识别 – 绪论
六、模式识别问题的描述
给定一个训练样本的特征矢量集合：
D x1, x2, , xn, xi Rd
分别属于c个类别：
1,2, ,c
设计出一个分类器，能够对未知类别样本x进行分类
y g x, Rd 1, ,c
模式识别 – 绪论
率满足正态分布，即：
px N , 2
p
N
0
,
2 0
模式识别 – 绪论
智能控制第7章典型神经网络ppt课件
BP网络逼近的结构如图7-6所示，图中k为
网络的迭代步骤，u(k)和y(k)为逼近器的输
入。BP为网络逼近器，y(k)为被控对象实际
输出，yn(k)为BP的输出。将系统输出y(k)及
输入u(k)的值作为逼近器BP的输入，将系统
输出与网络输出的误差作为逼近器的调整信
号。
.
12
图7-6 BP神经网络逼近
.
13
用于逼近的BP网络如图7-7所示。
u(k )
y(k ) xi
w ij
w j2
xj
x
' j
图7-7 用于逼近的BP网络。 .
yn (k)
14
• BP算法的学习过程由正向传播和反向
传播组成。在正向传播过程中，输入信息从
输入层经隐层逐层处理，并传向输出层，每
层神经元（节点）的状态只影响下一层神经
.
31
网络的学习算法如下： （1）前向传播：计算网络的输出。
隐层神经元的输入为所有输入的加权之和：
xj wijxi i
隐层神经元的输出 采用S函数激发 ：
x
' j
xj
.
32
x'j
1 f(xj)1exj
则
x
' j
x j
x
' j
(1
x
' j
)
输出层神经元的输出：
xl wjlx'j
j
.
33
网络第
0,1 0,1
.
37
7.2.7 仿真实例：
取标准样本为3输入2输出样本，如表7-1所 示。
表7-1 训练样本
输入
输出
哈工大智能控制神经网络课件第十六课神经网络模式识别
处理步骤：
1. 读入数据 2. 数据滤波 3. 数据降维 yeastdemonnet
读入数据
>>load yeastdata.mat
genes: 基因名称； yeastvalues：基因表达式数据 每一行代表一个基因，共6400，每个基因7个数 据，过多。
数据滤波
1. 2. 3. 4. 排除所有空数据； 排除所有不确定数据； 排除所有变化不明显数据； 排除所有相对很小的数据(幅值，熵)；
数据降维
归一化：mapstd
主分量分析：processpca
神经网络聚类
使用SOM聚类； 训练神经网络； 画出聚类中心点； 将每个样本点归类。
螃蟹分类
问题背景：根据外观特征分辨螃蟹性别。 特征：种类，前鳃，后部宽度，长度，宽度和 长度。 目标：根据上述特征对螃蟹进行分类。
获取数据
从文本文件读入 转化数据 对数据归一化
E w k 1 | w k w k w k
(2)输入向量取自平稳随机过程，且自相关阵Rxx具 有源自异特征值； (3) w和x统计独立
次成份分析
基本原理
神经元实现
支持向量机(SVM)
基本原理 (线性，二类)
非线性SVM, 核函数
人工神经网络理论及应用
16. 神经网络模式识别
屈桢深
哈尔滨工业大学
主要内容
主分量分析
次分量提取与最优拟合
支持向量机 示例
主成份分析
基本原理
神经元实现
Hebb规则
Oja规则
收敛条件
神经网络实现
主成份分析——单神经元实现
哈工大智能控制神经网络课件第九课模糊神经网络(FNN)
则两个模糊关系的合成： T R S
隶属度如下：
当*取最小运算时，被称为最大-最小准则：
模糊逻辑基础
考虑最简单的if…then语句： If x is A, then y is B
规则的如果部分(x is A)被称为前提(premise) 那么部分称为结论。
这种if … then规则表示了A和B之间的一种关 系，称为蕴含关系。如果A和B都是模糊集(如 前面的小费问题)，则称为模糊蕴含关系。
可使用递推最小二乘
只考虑0阶T-S模型，并将前式写成向量形式
y(k) N T (k)r(k)
进一步有
r(k) r(k 1) K(k) y(k) NT (k)r(k 1)
K (k)
P(k 1)N T (k)
1 N T (k)P(N 1)N (k)
P(k) I K(k)NT (k) P(k 1)
用语言变量表示。
模糊集的几种表示方式
可用序偶方式表示为：
A (x, A(x)) x U
积分或和表示：
几种常用的隶属度函数
三角形(triangle) 梯形(trapezoid) 高斯形(gauss)
xc
2
A (x) e a
钟形(bell)
ANFIS: 结构
方框：参数 可调节点
圆：固定节 点
ANFIS: 结构说明
第一层：1 yi Ai (x) 参数称为前提参数
可取高斯，钟型等隶属度函数。应可导。
第二层：2 yk Ai (x) Bj (x) 二项积使用乘积运算
第三层：归一化。
M
Ai (x)B ( y)zi M
A
(
隶属度如下：
当*取最小运算时，被称为最大-最小准则：
模糊逻辑基础
考虑最简单的if…then语句： If x is A, then y is B
规则的如果部分(x is A)被称为前提(premise) 那么部分称为结论。
这种if … then规则表示了A和B之间的一种关 系，称为蕴含关系。如果A和B都是模糊集(如 前面的小费问题)，则称为模糊蕴含关系。
可使用递推最小二乘
只考虑0阶T-S模型，并将前式写成向量形式
y(k) N T (k)r(k)
进一步有
r(k) r(k 1) K(k) y(k) NT (k)r(k 1)
K (k)
P(k 1)N T (k)
1 N T (k)P(N 1)N (k)
P(k) I K(k)NT (k) P(k 1)
用语言变量表示。
模糊集的几种表示方式
可用序偶方式表示为：
A (x, A(x)) x U
积分或和表示：
几种常用的隶属度函数
三角形(triangle) 梯形(trapezoid) 高斯形(gauss)
xc
2
A (x) e a
钟形(bell)
ANFIS: 结构
方框：参数 可调节点
圆：固定节 点
ANFIS: 结构说明
第一层：1 yi Ai (x) 参数称为前提参数
可取高斯，钟型等隶属度函数。应可导。
第二层：2 yk Ai (x) Bj (x) 二项积使用乘积运算
第三层：归一化。
M
Ai (x)B ( y)zi M
A
(
哈工大智能控制神经网络课件第一课 人工神经网络理论及应用
生物神经网络特点分布存储容错性并行处理信息处理和存储二合为信息处理和存储二合为一自组织性和可塑性层次与系统性生物神经网络特点i分布存储与容错性信息按内容分布于大量的神经细胞之中每个神经细胞存储着多种不同信息的部分内容
人工神经网络理论及应用
1. 概述
屈桢深
哈尔滨工业大学
主要内容
引子：神经网络特点 发展历史
神经网络应用——控制工程
完成复杂非线性对象的控制，NN应用包括： 模型辨识 自适应控制：控制器自适应改变 改进PID控制：自动调整PID参数 鲁棒控制 模糊控制：模糊神经控制
神经网络应用——优化计算
用于在大量、复杂的搜索空间内寻找最优解 系统规划 组合优化 智能交通管理 货物调度 航班分配
神经网络应用实例(3)
赛门铁克公司日前宣布将IBM的专利技术 - 神经网络 启动监测技术集成到NortonAntiVirus产品之中。这一 神经网络技术利用人工智能监测启动性病毒，补充了 赛门铁克创新的Bloodhound启发式技术，该技术通过 专家系统确认类似病毒行为，以达到监测启动病毒的 目的。 IBM的神经网络启动监测技术通过模仿人的神 经细胞来区分被病毒感染和未感染的电脑启动记录， 因而该技术提供了更全面的安全保护。神经网络接受 许多病毒和非病毒的样本，因而学会了辨认病毒
核心：对人类神经系统的模拟 萌芽：19世纪末~20世纪初神经生理学； 创始：
1943年，McCulloch和W.Pitts，提出NN数学 模型； 1949年， Hebb规则
初步发展：
1958年，Rosenblatt 感知机和联想学习 1960年，Widrow和Hoff ADALINE学习算法
其他类型网络
人工神经网络理论及应用
1. 概述
屈桢深
哈尔滨工业大学
主要内容
引子：神经网络特点 发展历史
神经网络应用——控制工程
完成复杂非线性对象的控制，NN应用包括： 模型辨识 自适应控制：控制器自适应改变 改进PID控制：自动调整PID参数 鲁棒控制 模糊控制：模糊神经控制
神经网络应用——优化计算
用于在大量、复杂的搜索空间内寻找最优解 系统规划 组合优化 智能交通管理 货物调度 航班分配
神经网络应用实例(3)
赛门铁克公司日前宣布将IBM的专利技术 - 神经网络 启动监测技术集成到NortonAntiVirus产品之中。这一 神经网络技术利用人工智能监测启动性病毒，补充了 赛门铁克创新的Bloodhound启发式技术，该技术通过 专家系统确认类似病毒行为，以达到监测启动病毒的 目的。 IBM的神经网络启动监测技术通过模仿人的神 经细胞来区分被病毒感染和未感染的电脑启动记录， 因而该技术提供了更全面的安全保护。神经网络接受 许多病毒和非病毒的样本，因而学会了辨认病毒
核心：对人类神经系统的模拟 萌芽：19世纪末~20世纪初神经生理学； 创始：
1943年，McCulloch和W.Pitts，提出NN数学 模型； 1949年， Hebb规则
初步发展：
1958年，Rosenblatt 感知机和联想学习 1960年，Widrow和Hoff ADALINE学习算法
其他类型网络
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
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9章 神经网络控制 智能控制第二版PPT
（5）神经网络的硬件实现愈趋方便。大规模集成电路 技术的发展为神经网络的硬件实现提供了技术手段， 为神经网络在控制中的应用开辟了广阔的前景。
神经网络控制所取得的进展为：
(1) 基于神经网络的系统辨识：可在已知常规模型结构 的情况下，估计模型的参数；或利用神经网络的线性、 非线性特性，建立线性、非线性系统的静态、动态、 逆动态及预测模型；
近似地取
u p k w j k
un k w j k
由此所产生的不精确通过权值调节来补偿。
则
w
j
k
Ek w j k
un
k
uk
u p w j
k k
un k uk h j k
神经网络权值的调整过程为：
Wk Wk 1 WkWk 1 Wk 2
其中 η为学习速率， 为动量因子。
9.4.2 仿真实例
u
参考模型
ym t
ect
-
+
rt + et
ut
yt
NNC
对象
-
图9-4 神经网络直接模型参考自适应控制
（2）间接模型参考自适应控制
如图9-5所示。神经网络辨识器NNI向神经 网络控制器NNC提供对象的信息，用于控制器 NNC的学习。
参考模型
ym t
ec t
-
+
rt + et
ut
yt
NNC
下单变量仿射非线性系统：
yk1 f yk gyk uk
若利用神经网络对非线性函数f yk 和 gyk 进 行逼近，得到 fˆyk 和 gˆyk ，则控制器为：
uk rk1 fˆyk / gˆyk
其中 rk 1 为 k 1 时刻的期望输出值。
神经网络控制所取得的进展为：
(1) 基于神经网络的系统辨识：可在已知常规模型结构 的情况下，估计模型的参数；或利用神经网络的线性、 非线性特性，建立线性、非线性系统的静态、动态、 逆动态及预测模型；
近似地取
u p k w j k
un k w j k
由此所产生的不精确通过权值调节来补偿。
则
w
j
k
Ek w j k
un
k
uk
u p w j
k k
un k uk h j k
神经网络权值的调整过程为：
Wk Wk 1 WkWk 1 Wk 2
其中 η为学习速率， 为动量因子。
9.4.2 仿真实例
u
参考模型
ym t
ect
-
+
rt + et
ut
yt
NNC
对象
-
图9-4 神经网络直接模型参考自适应控制
（2）间接模型参考自适应控制
如图9-5所示。神经网络辨识器NNI向神经 网络控制器NNC提供对象的信息，用于控制器 NNC的学习。
参考模型
ym t
ec t
-
+
rt + et
ut
yt
NNC
下单变量仿射非线性系统：
yk1 f yk gyk uk
若利用神经网络对非线性函数f yk 和 gyk 进 行逼近，得到 fˆyk 和 gˆyk ，则控制器为：
uk rk1 fˆyk / gˆyk
其中 rk 1 为 k 1 时刻的期望输出值。
哈工大智能控制神经网络课件第五课径向基函数网络(RBFN)
RBFN——迭代步骤III
第 i 步。确定 qi (1)令 k=1, 候选向量 v k p k r jk q j ，其中 r jk
j 1 i 1
pk , q j q j,q j
，
ˆ (2)计算 g i
vk t vk vk
T
T
，k
ˆ2 T gi vk vk t t
T
；
(3)返回(1), 直至 P 的所有 s 个分量计算结束。 (1)取对应 k 最大的索引，令其为 k * 。最终选取 q i = v k * 。
(4) 重复上述步骤
MATLAB RBFN: RBFN设计函数
RBFN设计和训练合一 net = newrbe(P,T,SPREAD)
对每一个输入样本对应一个RBF神经元； Spread控制RBF形状，^光滑 当出现Rank deficient时，应减小spread重新 设计
MATLAB RBFN: RBFN设计函数(2)
RBFN——计算方法
P 为方阵且非奇异时有解： w P 1 t
ˆ P 为长方阵(数据远多于未知数个数)，有 w P t 。
根据矩阵的 QR 分解，代入前式，有
t Q R w Q g ，g=Rw
s
或记为 t
q g ，即 t 在一组基 qi 上的分解。
i i i 1
ˆ 同样根据最小二乘法有： g Q Q Q T t 1Q T t 。
[net,tr] = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)
自动计算RBF神经元个数； GOAL为最小误差； MN：最大神经元数目；DF：每次递增数
newrb创建过程
以所有样本输入网络，找到误差最大样本； 增加一个(或多个)隐含层神经元，中心值c 与该样本向量相同； 重新调整w,使误差最小； 如果误差满足要求或神经元数量足够多，退 出，否则继续上述过程；
哈工大模式识别课件-第6章多层神经网络
谢谢观看
算法的优缺点分析
01
优点
02
适用于多层神经网络的训练，能够学习复杂的非线性映射关系。
通过反向传播不断调整权重和偏置，能够逐渐减小误差，提高
03
网络的准确性。
算法的优缺点分析
• 可以使用各种优化算法（如梯度 下降法）来更新网络参数，实现 快速收敛。
算法的优缺点分析
01
缺点
02 在训练过程中容易陷入局部最小值，导致 网络性能不佳。
语音识别
通过循环神经网络和长短时记忆网络实现语 音到文本的转换。
自然语言处理
利用循环神经网络和变换器模型进行文本生 成、情感分析等任务。
推荐系统
利用神经网络对用户行为进行建模，实现个 性化推荐。
02
多层感知器
感知器的线性分类能力
01
感知器是一种线性分类器，其分类能力取决于数据 是否线性可分。
02
03
对于大规模数据集，训练时间较长，且需 要大量的存储空间和计算资源。
04
对于非凸优化问题，可能会出现多个局部 最小值，导致不同的训练结果。
04
深度神经网络
深度神经网络的基本概念
深度神经网络是一种多层的神经网络结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层 表示，以解决复杂分类和回归问题。
它由多个隐藏层组成，每个隐藏层包含多个神经元，用于学习和提取输入数据的层 次特征。
多层感知器的训练方法
多层感知器的训练通常采用反向 传播算法进行。
02
反向传播算法通过计算输出层与 实际标签之间的误差，并根据误
差调整权重来逐渐减小误差。
反向传播算法使用梯度下降法来 最小化误差函数，并使用链式法 则计算梯度。
哈工大模式识别课件—第9章_非度量方法
模式识别 – 非度量方法
节点分支数的确定
采用2分支和多分支均可。(1)
模式识别 – 非度量方法
叶节点的标定和属性丢失
如果叶节点仍不“纯”，即包含多个类别的样本时， 可以将此叶节点标记为占优势的样本类别；(5)
如果待识别的样本某些属性丢失，当在某节点需要 检测此属性时，可在每个分支上均向下判别。(6)
风力i N 0.048
温度i N 0.029
ID3算法是最优判定树构造的“贪心算法”。
模式识别 – 非度量方法
9.5 C4.5算法
ID3算法没有“停止”和“剪枝”技术，当生成的 判别树的规模比较大时，非常容易造成对数据的过 度拟合；
1993年Quinlan在ID3算法的基础之上增加了 “停止”和“剪枝”技术，提出了C4.5算法，避免 对数据的过度拟合。
模式识别 – 非度量方法
9.4 ID3算法
ID3算法是由Quinlan于1986年提出的；
CART中提出的(2)(3)(4)三个问题都可以归结 为如何构造一个“好的”判别树的问题；
奥坎姆剃刀原理(Occam’s Razor)：能够达到 同样目的的模型，最简单的往往是最好的；
简单的模型往往对应着较强的推广能力。
中间节点对应一个属性，节点下的分支为该属性 的可能值；
叶节点都有一个类别标记，每个叶结点对应一个 判别规则；
判定树可以产生合取式规则，也可以产生析取式 规则；
判定树产生的规则是完备的，对于任何可分的问 题，均可构造相应的判定树对其进行分类。
模式识别 – 非度量方法
9.3 通用的判定树生成算法
CART：Classification and Regression Tree
模式识别 – 非度量方法
智能控制_08神经网络4
22
1．采用线性预测模型的BP神经网络PID控制器
23
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(2)ij(0), w(3)li(0) ，选定学习速率η和平滑因子α，k=1； 2). 用线性系统辨识法估计出参数矢量θ(k)，从而形成一步 预报模型式； 3). 采样得到r(k)和y(k)，计算e(k)=z(k)=r(k)-y(k)； 4). 对r(i),y(i),u(i-1),e(i)进行归一化处理，作为NN的输入； 5). 前向计算NN的各层神经元的输入和输出，NN输出层的 输出即为PID控制器的三个可调参数KP(k),KI(k),KD(k)； 6). 计算 u(k)，参与控制和计算； PID控制器的控制输出 y (k 1 )/ u (k) 7).计算 y ( k 1) 和 ； 8). 计算修正输出层的权系数w(3)li(k)； 9). 计算修正隐含层的权系数w(2)ij(k)； 10). 置k=k+1，返回到“2）”。
y ( k 1 ) f [( y k ) , y ( k 1 ) ,y ( k n 1 ) ] p p p p g [ u ( k ) , u ( k 1 ) ,u ( k m 1 ) ]
则可使用神经网络代替模型中的非线性函数。根据被辨 识模型的输入和输出来调整网络的连接权值。 并列型
天津大学自动化学院
5.3 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。
哈工大智能控制神经网络课件第四课MATLABNN工具箱ppt课件
MATLAB BP算法: 基于二阶导数
BFGS算法(trainbfg) OSS算法(trainoss) Levernberg-Marquardt(trainlm)
演示 ：nnd12m
NN GUI工具：nntool
(1) 输入区域 (2) 目标区域
(3) 神经网络对象
(4) 网络输出数据
NNTOOL
Net对象属性：函数属性
定义了在权值调整，初始化，性能计算或训 练时采用的算法
adaptFcn：权值/阈值调整 initFcn：初始化权值/阈值 performFcn：性能指标函数 trainFcn：训练函数信号处理
Net对象属性：函数属性(3)
trainFcn
traingd traingdx +自适应学习速率+动量因子 trainrp 弹性BP traincgb 一种改进的共轭梯度法 trainlm Levernberg-Marquardt 其他…
时延网络 NARX网络 自定义网络
MATLAB NN工具箱功能
NNET 5.0含近200个工具箱函数，包括：
各类神经网络训练； 图形化显示(误差结果，权值等)； 与Simulink紧密结合，拖放方式创建NN； Simulink中NN Control和Fuzzy NN实现
(ANFIS)
演示
Net对象属性：子对象类型
inputs：输入层结构(.range, .size) layers: 各网络层结构(.size, .transferFun) outputs: 输出向量结构 targets: 各网络层目标向量 biases: 各网络层阈值向量 inputWeights: 输入层权值向量 layerWeights: 各网络层权值向量
第09-1讲 NN辨识
人工神经网络的基本类型(神经元的连接)
人工神经网络的典型模型与学习算法
2.2.1 神经元及其特性(1/4)
2.2.1 神经元及其特性
连接机制结构的基本处理单元与神经生理学类比往往称为神 经元.
每个构造起网络的神经元模型模拟一个生物神经元 ,如图 1所示.
x1 x2 wi1 wi2 xn win 图 1 神经元的模型 i f() yi
2.2.1 神经元及其特性(2/4)
该神经元单元由多个输入,i=1,2,...,n和一个输出y组成. 中间状态由输入信号的权和表示,而输出为:
n y j (t) f w i, j x i (t)θ j i 1
其中j为神经元单元的偏置(阈值), wji为连接权系数, n为输入信号数目, yj为神经元输出, t为时间,
神经网络辨识串并联方法 神经网络辨识的发展 4个部分来介绍神经网络辨识方法.
2. 人工神经网络概述(1/1)
2. 人工神经网络概述
本节简单回顾一下人工神经网络 (Artificial Neural Networks, ANN)的发展、原理、模型与学习算法.主要内容有：
人工神经网络研究的起源
(1)
f()为非线性激发函数,往往采用0和1二值函数或S 形函数,见图2,这三种函数都是连续和非线性的.
2.2.1 神经元及其特性(3/4)
f(x)
f(x)
f(x) (c)
(a)
x
(b)
x
x
图 2 神经元的激发函数
2.2.1 神经元及其特性(4/4)
常用的神经元非线性激发函数有: 如图2(a)所示的阶跃型二值逻辑函数
在同层神经元间的连接,如图4所示. 图中,实线指明实际信号流通而虚线表示反向传播.
相关主题