智能控制导论论文(人工神经网络)
智能控制技术毕业论文【范本模板】
摘要：本文主要介绍了智能控制技术从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论的发展过程和主要方法，并介绍了智能控制在工业发展、机械制造、电力电子学研究领域中的应用.关键字：自动化智能控制应用随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段,这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
一、智能控制的发展过程从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论，经历了很长时间.四十年代到五十年代形成了经典控制理论。
经典控制理论中基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等图解解析设计方法，对于单输入—单输出系统极为有效，至今仍在广泛地应用。
但传递函数对处于系统内部的变量不便描述，对某些内部变量还不能描述，且忽略了初始条件的影响。
鼓传递函数描述不能包含系统的所有信息。
现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题，它对多变量有很强的描述和综合能力，其局限在于必须预先知道被空对象或过程的数学模型.智能控制是在经典和现代控制理论基础上进一步发展和提高的。
智能控制的提出，一方面是实现大规模复杂系统控制的需要；另一方面是现代计算机技术、人工智能和微电子学等学科的高度发展，给智能控制提供了实现的基础。
智能控制提供了一种新的控制方法,基本解决了非线性、大时滞、变结构、无精确数学模型对象的控制问题。
二、智能控制的主要方法通俗地讲,智能控制就是利用有关知识（方法）来控制对象，按一定要求达到预定目的。
智能控制为解决控制领域的难题，摆脱了经典和现代控制理论的困境，开辟了新的途径.智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等，以及常用优化算法有：遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1、模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础，以先验知识和专家经验作为控制规则。
基于人工神经网络的智能控制技术研发
基于人工神经网络的智能控制技术研发随着科技的进步，人类正不断迈向智能时代。
智能控制技术作为其中的重要组成部分，被广泛应用于生产、服务、医疗和安全等领域。
近年来，基于人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的智能控制技术逐渐成为研究的热点。
本文将就基于ANN的智能控制技术的研发进行探讨。
一、ANN的概念和分类ANN是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型。
它由一系列节点或神经元（Neuron）组成，这些节点相互联系，形成一张复杂的网络。
每个节点具有自身的状态，包括兴奋状态和抑制状态。
当一些节点被刺激时，它们将加强或减弱彼此之间的联系，以此形成一种学习和适应的机制。
根据神经元之间的连接方式和训练规则等不同，ANN可分为许多不同的类型。
其中，感知器网络（Perceptron Network）和反向传播网络（Backpropagation Network）是较为常用的两种类型。
感知器网络由输入层、输出层和一个或多个隐藏层组成。
输出层的输出是由输入层的输入和所有层之间的连接权值计算出来的。
而反向传播网络（BP神经网络）则采用误差反向传播算法来训练网络的权值，从而得到最优的网络结构和参数。
二、基于ANN的智能控制技术的应用基于ANN的智能控制技术已经在多个领域得到应用。
以下是一些典型的例子：1. 机器人控制：机器人的自主控制是智能制造的核心内容之一。
基于ANN的控制技术可以使机器人更加灵活、精准地完成各种任务。
例如，利用BP神经网络来进行机器人的路径规划和避障控制等操作，可以极大地提高机器人的效率和准确性。
2. 能源管理：能源管理是可持续发展的重要组成部分。
采用基于ANN的能源管理策略可以保障能源提供的可靠性和稳定性。
例如，运用神经网络进行负荷预测，在太阳能、风能等可再生能源的应用和改造中，可以量化优化公司的能源管理计划。
3. 工业控制：工业控制涉及多种复杂的控制环节。
采用基于ANN的工业控制方法可以使产线更加高效、低成本地运行。
智能控制与人工神经网络
智能控制与人工神经网络本文首先介绍了智能控制的发展和智能控制系统与传统控制系统的比较,然后综述了几种智能控制的主要实现技术,并着重讨论了基于人工神经网络的智能控制。
标签：智能控制人工神经网络1 智能控制概述智能控制是一门将控制论和人工智能结合起来的多学科所形成的交叉学科。
总体来说,智能控制是经典自动控制技术的一个新的方法,它通过对现场各种实时情况的分析,可以在无人操作的情况自动完成对控制对象的控制。
根据目前的研究成果,智能控制系统有二元结构、三元结构及四元结构等三种结构特点。
2 多层前向网络神经网络是由一个个基本非线性单元,即神经元组成的。
多层前向网络的典型结构如图1所示。
个神经元的阀值,{}则为网络的外部输入。
式(1)和(2)表明,多层前向网络对同一层次中的信息是通过并行方式来处理的,正是有这样的特点,使网络输入至输出可以十分快速进行传播。
神经网络的学习过程是多种多样的。
这个学习过程是自学习过程。
它使用测试获得的数据或者原有的历史数据,学习并且建立神经网络数学模型。
再通过已有的成熟模型对实际运行过程中新出现的运行工况自动“推断”出最优的运行参数,即自学习、自适应过程。
而目前反向传播算法(Backpropagation,BP),即BP算法,是使用最多的算法。
所谓反向传播算法是反复交替地进行如下两个过程(为叙述简便计,考虑单输出情况):第一步:正向过程由输入xs驱动({}={}),逐层计算式(1)、(2),一直求出网络的输出{ ym ( xs )={ ok },其中,k为网络总层数。
第二步:反向过程由输出层(6)式开始反向逐层计算(5),(7),(8),直至第一层。
最后作权值调整其中,η>0是步长。
之后,针对下一个样本数据开始新一轮的正、反向传播过程,逐步学习修改网络权值。
通过以上的介绍我们可以得出,BP学习算法充分利用的是多层前向网络的结构优势。
同时,该算法的一個突出优点是在正、反向传播过程中,每一层计算都是并行的。
人工智能神经网络论文
人工智能神经网络论文随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
以下是店铺整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!人工智能神经网络论文篇一人工神经网络的发展及应用摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。
人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。
文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。
人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。
人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。
人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程2.1 萌芽时期在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。
基于人工神经网络的智能控制系统研究
基于人工神经网络的智能控制系统研究随着科技的不断发展，人工智能也越来越成为人们关注的焦点。
其中，基于人工神经网络的智能控制系统也受到了广泛的关注和研究。
本文将介绍什么是人工神经网络、智能控制系统以及如何将它们结合起来。
1. 什么是人工神经网络？人工神经网络指的是一种模仿生物神经网络的计算模型，它通常由多个神经元组成，这些神经元之间能够相互传递信息，并对输入信号进行处理后产生输出信号。
其结构如同一个网络一样，由多个层次组成，每一层次都有多个神经元互相连接通信。
2. 什么是智能控制系统？智能控制系统是通过计算机、传感器、执行器等硬件设备来监测和控制环境、设备以及机器人等物理系统的系统。
它可以实现自我学习、自适应、自我维护等功能。
智能控制系统的研究可以大大提高生产效率、优化资源利用、保障人员操作安全等。
3. 基于人工神经网络的智能控制系统将人工神经网络应用于智能控制系统中，可以增强系统的学习能力、自适应性及鲁棒性等。
神经网络可以对输入的数据进行识别，加工，并根据其所学习到的知识来进行智能决策，指导对控制环境或物理系统的处理。
例如，在智能照明控制中，将光传感器拍摄的数据输入神经网络，神经网络便可以分析光线信息，进行学习和处理，然后产生输出信息，调整照明设备的亮度、色温等参数，实现更为智能化的控制。
4. 人工神经网络在智能控制领域的应用人工神经网络在智能控制领域的应用非常广泛，可以用于机器人控制、人机交互、照明控制、风机控制、空调控制、水泵控制等多种物理系统的控制。
其中，机器人控制应用最为广泛。
在人机交互方面，人工神经网络可以通过分析人类的语音、姿态、微表情等行为信息，进行学习和处理，从而实现更为智能化的交互。
在照明、风机、水泵、空调的控制中，人工神经网络可以对环境温度、湿度、光线、空气质量等传感器数据进行处理，然后控制相应设备的开关和参数调节，从而实现更为高效、舒适和节能的控制。
5. 结语人工神经网络是智能控制系统中的重要组成部分，它可以通过模拟人脑神经元的运作，增强智能控制系统的学习能力、自适应性和鲁棒性，提高系统的效率和性能。
人工智能控制系统中神经网络控制技术研究
人工智能控制系统中神经网络控制技术研究随着人工智能技术的不断发展，人工智能控制系统已经成为现代工业中的重要组成部分。
其中，神经网络控制技术作为一种广泛应用的方法，正在引起越来越多的研究和关注。
本文将探讨人工智能控制系统中神经网络控制技术的研究进展、应用以及未来的发展方向。
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，通过大量相互连接的简单处理单元（神经元）构建而成。
神经网络控制技术是利用神经网络模型来实现控制系统的建模、识别和控制等任务。
在人工智能控制系统中，神经网络控制技术可以取代传统的PID控制器，提供更加灵活、自适应的控制能力。
一方面，神经网络控制技术可以实现非线性控制。
传统的PID控制器主要适用于线性系统，但在实际工程中，很多系统存在非线性因素。
神经网络控制技术通过其非线性映射能力，能够对非线性系统进行建模和控制，提高控制精度和稳定性。
例如，在机器人控制系统中，神经网络控制技术可以应对复杂的动力学和环境变化，使机器人实现精准的运动控制。
另一方面，神经网络控制技术具有学习和适应能力。
在传统控制系统中，控制规则需由设计者手动编写，且无法自动适应环境变化。
而神经网络控制技术通过学习样本数据，可以自动调整权值和参数，实现对系统的自适应控制。
这一特点使得神经网络控制技术在模糊控制、自适应控制和鲁棒控制等领域具有广泛的应用前景。
在人工智能控制系统中，神经网络控制技术已经得到了广泛的应用。
在制造业中，神经网络控制技术可以用于故障检测和预测维护，帮助企业提高生产效率和产品质量。
在交通运输领域，神经网络控制技术可以应用于交通信号灯控制，通过学习交通流量和车辆信息，实现智能交通管理，缓解交通拥堵问题。
在智能家居领域，神经网络控制技术可以应用于智能家电和安防系统，实现智能化控制和安全监控。
然而，目前的神经网络控制技术还存在一些挑战和局限性。
首先，神经网络的训练需要大量的样本数据，且在实际场景中收集和标注样本数据较为困难。
人工智能学年论文 对人工神经网络学习的探讨
学号：人工智能课程论文学院计算机与信息技术专业计算机科学与技术年级2010级计科一班姓名课题对人工神经网络学习的探讨对人工神经网络学习的探讨摘要：随着智能技术研究和应用的不断深入，人工智能越来越受到社会的关注。
在中国科协2008年举办的"十项引领未来的科学技术"网络评选中，"人工智能技术"名列第四。
人工智能作为一项引领未来的科学技术，正在以其无限的潜力，影响着未来科学技术的发展，改变着人类的生产生活方式。
人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。
智能就像人类生命体的精髓一样，人工智能则是人造智能系统的精髓。
今天，从智能理论到智能应用，从智能产品到智能产业，从个体智能到群体智能，从智能家居到智能社会，人工智能已无处不在，其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。
创新智能技术，深化智能应用是人工智能发展的根本。
人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，本文主要提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法。
关键字：人工智能；动态系统；反向传播；人工神经网络；BP神经网络一、简介作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ANN）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。
像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。
ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。
对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。
然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。
在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明。
人工智能神经网络论文
人工智能神经网络论文(2)推荐文章人工智能神经网络相关论文热度：超人工智能优秀作文热度：人工智能五子棋论文热度：人工智能职业论文热度：科技人工智能论文热度：人工智能神经网络论文篇二人工智能的将来，是否就埋藏在大脑那些神经元突触间美妙的电信号中?前言我们曾经说过，在人工智能的研究中有一个流派，倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键，但事实上，直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅，更谈不上对它的精确模拟了。
对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究，早已脱离了单个学科可以应对的范畴，而需要多个学科领域之间的相互协作。
或许只有最顶尖的人才才能理解，并最终推动这些领域的进步。
不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知，也已经构成了一幅无比美丽的画卷。
这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑，我们的大脑是世界上最精妙(同时居然是自然进化出来的)结构。
而这些研究也告诉我们，无论是对人类的智能还是人工智能，我们都尚有太多太多可能的潜力没有挖掘出来。
如果条件成熟、脑科学同计算机科学能够更加紧密的结合起来，没有人能想象将会爆发出多大的能量。
在刚刚结束的CCAI2016上，来自中国科学院的外籍院士、中国科学院神经学研究所长薄慕明院士给我们详细讲解了目前在神经科学领域研究的最新进展。
其演讲中体现出来的严谨的思路和实验方法不禁让人赞叹，雷锋网在此精编了整个演讲实录，并为大家做出了注释，在大家阅读的同时，不妨想象一下，在你阅读的同时，你神奇的大脑内密密麻麻的神经细胞之间，又迸发出了怎样的火花?脑科学能为人工智能带来什么?演讲者：蒲慕明非常高兴今天有机会能来参加这个会，今天我想把神经科学里面的一些进展和我个人的一些看法给大家做个报告，希望能帮助到人工智能的未来发展。
大脑的整体结构首先从最简单的讲起，神经系统有两大类，一是中枢神经系统，包括大脑、小脑、脑干、脊髓，另一种是外周神经系统，主管知觉还有各种内脏自主神经系统。
人工神经网络综述论文
人工神经网络的最新发展综述摘要:人工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,由人工方式建立起来的网络系统。
该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。
最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。
关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。
The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。
人工神经网络论文2
人工神经网络学院：信息与通信工程学院班级：自动化班***名：***学号：***********摘要人工神经网络是对人脑功能的某些程度的反映，具有自适应和自学习的能力，可通过对模式样本的自学习，从中获取特征，并能将学习获得的知识应用到图像、文字等识别中。
本文对人工神经网络做了简要的概述，重点讲述了两种应用最广泛的神经网络模型：BP神经网络和Hopfield 神经网络。
对BP神经网络作了详细的介绍，重点在于三层BP网络的学习。
Hopfield神经网络应用非常广泛，本文用Hopfield神经网络进行英文字母识别。
关键词人工神经网络，BP神经网络，三层BP网络， Hopfield神经网络，模式识别AbstractArtificial neural network is to the brain function, some degree of reflect with adaptive and self-learning ability, but through the study of pattern samples from, obtain characteristics, and can be applied to study the knowledge obtained recognition of images and text.Based on artificial neural network did briefly, focused on the two kinds of the most widely used neural network model: BP neural network and Hopfield neural networks.On BP neural network is analyzed in detail, the emphasis is on three layers of BP neural network learning.Hopfield neural network is used extensively, this article with the Hopfield neural network for English letters recognition.Keywords artificial neural network, the BP neural network, and the third floor Hopfield neural network BP network, pattern recognition一绪论1.1人工神经网络的定义和应用人工神经网络（artificial neural network,ANN)是一个用大量简单处理单元经广泛链接而组成的人工网络，是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。
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。
人工智能-人工神经网络论文
人工智能—神经网络化工机械系1220301015应凯业摘要人工神经网络(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。
关键字人工智能，人工神经网络，神经元，人工智能系统引言“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。
从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
在计算机技术与网络技术高速发展的今天，更多的人将目光投向了人机交互与人工智能，这样的聚焦促使了人工智能的快速前进，在现今生活的方方面面，像专家系统，模式识别，数字图像处理等这些智能化的技术系统都分别应用在了医学，人类学等研究中，为人们带来了更大的便利。
在人工智能的研究中，牵扯到非常庞大的学科知识，像生物学，心理学，仿生学等等，就个人对人工智能这一词语的字面理解，本人认为：人工智能的终极目标就是将机器改进成可以与人们进行互动，进行交流，达到思想上的拟合。
当然这与人机交互还是有非常大的区别的，人机交互的人机交流仅仅是停留在界面与人心理适应程度的契合上，通俗的说，人机交互就是只是做了表面的功夫，还是要人类去告诉机器要怎么样做，去亲自操作更种功能。
而人工智能的目标是将机器改进成就像人与人之间一样，人与机器可以就疑难问题进行讨论，模拟，测试，最终得出正确的结论。
这样的话，就要将机器根据人脑中的神经构造来进行改进，从而达成目标。
人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
智能控制论文【范本模板】
自动化121刘万方12423016摘要:以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。
讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。
并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。
关键词:机器人；智能控制;模糊控制；人工神经网络Abstract: to introduce the development of robot control technology and intelligent control of robot based on the status, the fuzzy control and neural network control in robot intelligent control methods were discussed。
The intelligent control of variable structure control and fuzzy control，neural network control and variable structure control, fuzzy control and neural network control of intelligent control technology integration. And the fuzzy control and neural network control method limitations make the description。
Key words：robot；intelligent control；fuzzy control; artificial neural network1 机器人智能控制技术的发展从机器人诞生到20 世纪80 年代初,机器人技术经历了一个长期缓慢的发展过程. 到了20 世纪90 年代，随着计算机技术、微电子技术、网络技术等的快速发展，机器人技术也得到了飞速发展.智能机器人的研究是目前机器人研究中的热门课题. 作为一门新兴学科,它融合了神经生理学、心理学、运筹学、控制论和计算机技术等多学科思想和技术成果. 智能控制的研究主要体现在对基于知识系统、模糊逻辑和人工神经网络的研究. 智能机器人可以在非预先规定的环境中自行解决问题。
基于人工神经网络的智能控制系统
基于人工神经网络的智能控制系统随着AI技术不断的发展，基于人工神经网络的智能控制系统已经成为一个很热门的话题。
这项技术可以将各种设备和传感器连接起来，通过非常精确和智能的方式来掌控这些设备和传感器。
整个系统可以随着环境的变化以及输入信号的变化进行复杂的计算和模拟。
今天我们要探讨的就是这项基于人工神经网络的智能控制系统。
一、什么是人工神经网络？人工神经网络是一种人工智能计算模型，它模拟了生物神经网络的结构和功能，并且具有这些网络的学习和适应能力。
它是由神经元构成的一种复杂的非线性系统，神经元通过连接形成网络。
神经元接收外部的刺激，经过处理，产生一个输出信号，这个输出信号又可以成为其他神经元的输入信号，从而形成复杂的信息处理过程。
在人工神经网络中，神经元被称为节点，它们之间的连接被称为边，节点之间通过相互连接的边传输信号和信息。
二、人工神经网络的应用人工神经网络在很多领域都有应用，如图像处理、语音识别、自然语言处理、控制系统等。
在控制系统中，人工神经网络可以应用于四个方面：预测控制、控制优化、逆模型控制和自适应控制。
1）预测控制预测控制就是基于历史数据，预测未来的状态，并根据预测结果来进行控制。
这种控制方法可以被应用在复杂的系统中，如车辆控制、航空控制、制造业控制等。
2）控制优化控制优化是指通过控制变量以及系统的响应来优化控制性能。
通过使用人工神经网络，我们可以设计出一套能够预测和优化控制的算法，并且可以根据反馈信号来进行实时优化。
3）逆模型控制逆模型控制是指通过逆向测量，对系统进行建模，并且根据此模型来进行预测与控制。
比如在机器人控制中，机器人需要通过各种传感器实时获取环境信息，并根据逆模型来预测与控制。
4）自适应控制自适应控制是指控制器能够自我调节，以应对外部环境和内部变化。
人工神经网络可以通过对实时信号的处理和预测，从而对控制器进行优化和调整，以达到自适应的效果。
三、基于人工神经网络的智能控制系统基于人工神经网络的智能控制系统可以自主的监测和控制物理世界中的各种设备和传感器。
人工神经网络在智能控制中的应用
人工神经网络在智能控制中的应用随着科学技术的飞速发展，人类对于机器人的使用和控制越来越依赖智能控制技术，以及人工神经网络技术的发展。
人工神经网络作为智能控制领域的研究热点之一，正在逐渐得到广泛的应用。
本文将从人工神经网络的原理和分类，以及其在智能控制中的应用和发展前景等方面进行探讨。
1. 人工神经网络的原理和分类人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种计算模型，其原理类似于生物神经网络。
其基本单元是神经元，神经元之间通过突触相互连接，形成复杂的神经网络。
ANN拥有自适应性、非线性和并行处理等特点，具有较强的学习和自适应能力。
根据神经元之间的连接结构和学习算法的不同，人工神经网络可以分为多种类型，如：前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络、深度神经网络等。
其中，前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最常用的一类神经网络，其信息从输入层到输出层单向传递。
反馈神经网络（Recurrent Neural Network）中神经元之间存在反馈连接，可对时间序列数据进行处理。
自组织神经网络（Self-Organizing Neural Network）能够通过学习自动形成特征空间，常用于聚类和分类等任务。
深度神经网络（Deep Neural Network）是一类具有多层结构的神经网络，适用于处理大量、高维的数据。
不同类型的神经网络可应用于不同的智能控制领域。
2. 智能控制技术是一种将人工智能技术应用于控制领域的技术，包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等多种控制方法。
人工神经网络作为智能控制的一种重要技术手段，在工业、制造业、交通运输、农业等领域具有广泛的应用。
在工业制造领域中，人工神经网络可用于机器故障诊断、生产质量控制、智能优化调度等任务。
例如，将ANN应用于管道泄漏检测中，通过传感器获取管道过程的压力信号和流量信号，并基于神经网络算法，实现对管道泄漏检测的自动化诊断。
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。
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智能控制导论论文●系别：●班级：●学号：●姓名：●日期：人工神经网络关键词:人工神经网络、产生、发展、应用内容摘要:人工神经网络是二十世纪科学技术所取得的重大成果之一，是人类认识自然道路上的又一座里程碑。
90年代以来，国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮，但是探讨其哲学思想方面的研究相对薄弱。
我们知道，任何一门影响巨大、意义深远的科学技术，其发展过程必然揭示了科学技术发展的基本规律以及影响其发展的主要因素。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿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－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，这种学习分析的过程被称为“训练”。
人工神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理能力，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能。
同时，人工神经网络具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性等特点，因此在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、智能传感技术与机器人、生物医学工程等方面都有了长足的发展。
人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。
生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。
在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。
另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。
然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。
复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。
为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。
人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。
所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。
发展历史人工神经网络的研究始于20世纪40年代，至今已有60多年的历史，其发展很不平衡，既有其繁花似锦、兴旺昌盛的高速发展期，又有其困难重重、步履维艰的低潮期，甚至曾经有人对此理论持悲观态度，认为该理论“已走入死胡同，无发展的余地”。
1943年W．McCulloch和W．Pitts基于生物神经元的构造，提出了模拟神经元功能的兴奋与抑制型神经元模型，称为MP模型，开创了人工神经网络研究的时代。
1958年P．Rosenblatt首次引进了模拟人脑感知和学习能力的感知器(perceptron)概念，首次把神经网络的研究付诸实践。
感知器通过训练可以作为一些模式的分类器。
尽管感知器模型比较简单，但已经具备了人丁神经网络的一些基本特征，如学习功能、分布式存储和并行处理功能等，成为后来所发展的一大类神经网络模型的基础。
1961年Caianiello发表了关于神经网络数学的理论著作，提出了神经元网络方程，将神经元作为双态器件，对其机能的动力过程用布尔代数加以模拟，进而分析和研究了细胞有限自动机的理论模型。
1962年n．Widrow和M．Hoff 提出了一种连续取值的线性加权求和阈值网络，即自适应线性神经元ADALINE(adaptivelinearneuron)，具有自适应学习功能，后来ADALINE又扩展为多自适应线性神经元MADALINE(many ADALINE)，在信号处理、模式识别等方面受到普遍重视和应用。
B．Widrow和M．Hoff在神经网络理论上提出了Widrow—Hoff学习规则。
1969年M．Minsky和S．Papert出版了((perceptron》一书，指出了双层感知器模型的局限性，此后一段时间内人工神经网络的研究处于低潮。
在这一低潮期，人工神经网络理论仍取得了一定的进展，如1969年S，Grossberg和Carpenter 提出的白适应共振理论，1972年T．Kohonen提出的自组织映射理论和“联想存储器”模型，J．Anderson提出的“交互存储器”模型等。
进人20世纪80年代后，传统的数字计算机在模拟视、听觉的人工智能方面遇到了物理上不可逾越的极限。
1982年J．Hopfield提出了Hopfield神经网络(HNN)模型，引入了能量函数的概念，给出了网络稳定性的判据。
此后，他又提出了连续时间HNN模型，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研究的发展，掀起了第二次研究热潮。
1983年G．Sejnowski与T．Hinton提出了大规模并行网络(massively parallcl)学习机，其学习过程采用模拟退火技术，有效地克服了Hopfield网络存在的能量局部极小问题；同时明确提出了隐单元的概念，这种学习机后来称为Boltzmann机。
1986年以D．E．Rumelhart和J．L．Mcclelland为首的PDP研究小组提出厂多层前馈型网络权重调整的误差反向传播(back-propagation，BP)算法，从而实现了多层网络的设想，把人工神经网络的研究进一步推向深入。
这种基于BP 算法的前馈型网络·般称为BP网络，是目前应用最为广泛的神经网络模型之一。
此后，人工神经网络的理论与应用领域发展迅速。
目前人工神经网络在研究方法上已经形成了很多流派，包括多层网络BP算法、Hopfield网络模型、自适应共振理论(ART)、自组织特征映射理论等。
人工神经网络作为一种新方法，在自然科学与社会科学的众多领域得到了广泛应用，取得了扩硕的成果，同时也促进了理论研究的发展。
基本内容人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。
目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。
这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。
网络结构简单，易于实现。
反传网络是一种典型的前向网络。
（2）反馈网络网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。
这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。
系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。
Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。
学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。
根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。
由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。
Hebb规则认为学习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。
在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。
有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。
在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。
当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。
使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。
非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。
此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。
非监督学习最简单的例子是Hebb 学习规则。
竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。
自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。
为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。
混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。
一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。
“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。
混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。
混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。
混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。
混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。
一个奇异吸引子有如下一些特征：（1）奇异吸引子是一个吸引子，但它既不是不动点，也不是周期解；（2）奇异吸引子是不可分割的，即不能分为两个以及两个以上的吸引子；（3）它对初始值十分敏感，不同的初始值会导致极不相同的行为人工神经网络发展前景针对神经网络存在的问题和社会需求，今后发展的主要方向可分为理论研究和应用研究两个方面。
（1）利用神经生理与认识科学研究大脑思维及智能的机理、计算理论，带着问题研究理论。
人工神经网络提供了一种揭示智能和了解人脑工作方式的合理途径，但是由于人类起初对神经系统了解非常有限，对于自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，并且带有某种“先验”。
例如， Boltzmann机引入随机扰动来避免局部极小，有其卓越之处，然而缺乏必要的脑生理学基础，毫无疑问，人工神经网络的完善与发展要结合神经科学的研究。
而且，神经科学，心理学和认识科学等方面提出的一些重大问题，是向神经网络理论研究提出的新挑战，这些问题的解决有助于完善和发展神经网络理论。