辨识方法人工神经网络
机械臂动力学参数辨识
机械臂动力学参数辨识动力学参数辨识在机械臂的研究和应用中具有重要意义。
准确的动力学参数对于机械臂运动学分析、轨迹规划以及控制算法设计等都有着重要的影响。
一、基于静态重力补偿静态重力补偿是机械臂动力学参数辨识的一种简单有效的方法。
通过控制机械臂处于静止状态，并在不同的关节角度下测量末端执行器的重力矩，可以推导出机械臂的惯性矩阵。
这种方法不需要进行复杂的实验和数据处理，适用于一些简单的机械臂系统。
二、基于递归最小二乘法递归最小二乘法是一种递归在线辨识算法，在机械臂动力学参数辨识中具有广泛应用。
该方法采用递归的方式不断更新参数，并通过最小化测量数据与模型之间的误差来求解参数。
该方法适用于在线实时辨识，可以随着机械臂的运动获取更准确的参数。
三、基于质心力矩法质心力矩法是一种基于动力学模型的参数辨识方法。
该方法通过测量机械臂质心位置和末端执行器的力矩，结合动力学模型，可以推导出机械臂的质量、惯性矩阵等参数。
这种方法可以同时辨识多个参数，适用于较复杂的机械臂系统。
四、基于人工神经网络人工神经网络是一种基于模式识别的辨识方法。
该方法通过训练神经网络模型，将输入的机械臂关节角度和末端执行器的力矩作为输入，将模型输出与实际测量值进行比较，通过反向传播算法调整网络权值，从而获得机械臂的动力学参数。
该方法可以适用于不确定或难以建模的机械臂系统。
在进行机械臂动力学参数辨识时，需要注意以下几点。
一、实验数据的收集要准确可靠。
需要使用高精度传感器对机械臂的运动和力矩进行测量，保证数据的可信度。
二、辨识方法的选择要根据具体情况进行。
不同的机械臂系统可能适用不同的辨识方法，要根据实际需要选择最合适的方法。
三、辨识结果的评估和验证是非常重要的。
辨识得到的参数需要经过合理的评估和验证，与实际测量值进行对比，以保证辨识结果的准确性。
综上所述，机械臂动力学参数辨识是机械臂研究和应用中的重要环节。
通过合适的辨识方法和准确的数据收集，可以获取到机械臂系统的动力学参数，为后续的控制算法设计和系统建模提供基础。
神经网络在系统辨识中的应用
神经网络在系统辨识中的应用摘要应用于自动控制系统的神经网络算法很多，特点不一，对于非线性系统辨识的研究有一定影响。
本文就BP网络算法进行了着重介绍，并点明了其收敛较慢等缺点，进而给出了改进算法，说明了建立在BP算法基础上的其他算法用于非线性系统辨识的可行性与有效性。
关键词神经网络BP算法；辨识；非线性系统前言神经网络是一门新兴的多学科研究领域，它是在对人脑的探索中形成的。
神经网络在系统建模、辨识与控制中的应用，大致以1985年Rumelhart的突破性研究为界。
在极短的时间内，神经网络就以其独特的非传统表达方式和固有的学习能力，引起了控制界的普遍重视，并取得了一系列重要结果。
本文以神经网络在系统辨识中的应用作一综述，而后着重介绍BP网络算法，并给出了若干改进的BP算法。
通过比较，说明改进算法具有诸多优点及用于非线性系统辨识[1]的可行性与有效性。
1 神经网絡用于系统辨识的原理及现状神经网络在自动控制系统中的应用已有多年。
目前，利用神经网络建立动态系统的输入/输出模型的理论及技术，在许多具体领域的应用得到成功，如化工过程、水轮机、机器入手臂、涡轮柴油发动机等。
运用神经网络的建模适用于相当于非线性特性的复杂系统[2]。
目前系统辨识中用得最多的是多层前馈神经网络[1]。
我们知道，自动控制系统中，一个单隐层或双隐层的具有任意数目神经元的神经网络，可以产生逼近任意函数的输入/输出映射。
但网络的输入节点数目及种类（延迟输入和输出）、隐层节点的个数以及训练所用的算法对辨识精度和收敛时间均有影响。
一般根据系统阶数取延迟输入信号，根据经验确定隐层节点数，然后对若干个神经网络进行比较，确定网络中神经元的合理数目。
现在用得较多的多层前馈神经网络的学习算法是反向传播算法（Back Propagation），即BP算法。
但BP算法收敛速度较慢，后面将会进一步讨论。
1.1 神经网络的结构感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式分类。
在线参数辨识方法
在线参数辨识方法1. 简介在线参数辨识方法是指在系统运行过程中，利用实时采集的数据对系统的参数进行估计和辨识的方法。
通过在线参数辨识，可以实时更新系统模型的参数，提高系统的控制性能和适应性。
在线参数辨识方法在自动控制领域具有广泛的应用。
它可以用于工业过程控制、机器人控制、飞行器控制等各种领域。
通过不断地对系统进行参数辨识，可以使系统更好地适应不确定性和变化。
本文将介绍在线参数辨识方法的基本原理、常用算法以及应用案例，并分析其优点和不足之处。
2. 基本原理在线参数辨识方法基于最小二乘法原理，通过最小化测量值与模型预测值之间的误差来估计系统的参数。
其基本步骤如下：1.收集实时数据：利用传感器等设备采集系统的输入输出数据。
2.确定模型结构：根据系统特性选择合适的数学模型，并确定模型中需要估计的参数。
3.建立误差函数：将测量值与模型预测值之间的误差表示为一个函数，通常采用最小二乘法。
4.参数估计：通过优化算法求解误差函数的最小值，得到系统的参数估计值。
5.参数更新：根据新获得的参数估计值更新系统模型，以便在下一次辨识时使用。
3. 常用算法在线参数辨识方法有多种常用的算法，下面介绍其中几种常见的算法：3.1 最小二乘法最小二乘法是在线参数辨识中最基本也是最常用的方法。
它通过最小化测量值与模型预测值之间的平方误差来估计系统的参数。
最小二乘法可以通过解析方法或迭代方法求解。
3.2 递推最小二乘法递推最小二乘法是一种在线更新参数的方法。
它利用递推公式和滑动窗口技术，在每个时间步都更新参数估计值。
递推最小二乘法能够实时跟踪系统参数变化，并具有较好的收敛性能。
3.3 卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型和观测方程的滤波器，可以用于在线参数辨识。
它通过对系统状态和观测数据的联合估计，实现对系统参数的在线估计。
3.4 神经网络神经网络是一种基于人工神经元模型的参数辨识方法。
通过训练神经网络，可以实现对系统参数的在线辨识。
控制系统设计中的模型鉴别方法综述
控制系统设计中的模型鉴别方法综述在控制系统设计中，模型鉴别方法是一项关键性工作。
模型鉴别方法可以帮助工程师准确地识别出待控系统的数学模型，为后续的控制器设计和性能优化提供基础。
本文将对控制系统设计中常用的模型鉴别方法进行综述。
一、最小二乘法最小二乘法是一种常见的模型鉴别方法，它通过最小化误差的平方和来拟合实际测量数据和理论模型之间的差异。
最小二乘法可以用于线性和非线性模型的鉴别。
对于线性模型，最小二乘法可以通过矩阵运算求解最优解。
而对于非线性模型，最小二乘法可以通过迭代优化算法求解。
二、频域方法频域方法是一种将系统响应与频率特性相关联的模型鉴别方法。
它通常基于输入和输出信号的频谱分析，可以用于连续时间和离散时间系统。
频域方法可以采用傅里叶变换、拉普拉斯变换等数学工具，通过求解传递函数或频率响应函数来获得系统模型。
频域方法适用于具有周期性输入和输出信号的系统。
三、时域方法时域方法是一种将系统响应与时间域特性相关联的模型鉴别方法。
它通常基于实际采集到的离散时间数据，通过插值、拟合等技术来获得离散时间系统的模型。
时域方法可以采用多项式插值、曲线拟合等数学工具，通过建立系统差分方程或状态空间模型来进行模型鉴别。
时域方法适用于实际工程中获得的离散时间数据。
四、系统辨识方法系统辨识方法是一种通过试验数据来识别系统动态特性的模型鉴别方法。
它可以通过对系统施加特定的输入信号，观测系统输出响应来获得系统模型。
系统辨识方法可以分为参数辨识和非参数辨识两种方法。
参数辨识方法假设系统具有某种结构，通过最小化残差的平方和来确定模型参数。
非参数辨识方法不对系统结构进行假设，通过直接拟合试验数据来获得系统模型。
五、神经网络方法神经网络方法是一种基于人工神经网络的模型鉴别方法。
它可以通过输入输出数据训练神经网络，从而获得系统的模型。
神经网络方法可以适用于非线性系统的建模和鉴别。
神经网络方法具有较强的自适应能力和非线性拟合能力，但对于网络结构和训练样本的选择具有一定的要求。
7-1 神经网络辨识方法
从实际的观点看，辨识就是从一组模型中选择一个模型，按照某种原则，使之最 好地拟合所关心实际系统的动态或静态特性。
ˆ ，输出为 其数学表达为：设 系统为 P ，输出为 Z，输入为 u，模型为 P ˆz 辨识准则为 min z
ˆ z
ˆ, 使 因此辨识问题的提法是：确定模型 P
ˆ u p u ˆ z min p min z
u 系统 P
z _
z
模型
ˆ P
z -Z
2 系统解识的传统方法 <1> 基本要求 ①模型的选择 模型只能是在某种意义下实际系统的一种近似描述。 选择的标准依赖于模型的用途并兼顾其精确性和复杂性等问题。 ② 输入信号的选择 第一,输入信号的频谱必须足以覆盖系统的频谱。在辨识时间里，输入信号 必须是持续激励的，也就是说，输入信号必须充分激励系统的所有模态。 第二，输入信号应是最优的，即设计的输入信号使给定的问题的辨识程度最 高，因此常用的输入信号是向噪声或伪随机信号。 ③误差准则的选择 个误差的泛函： 准则是用来衡量模型接近实际系统的标准，它通常表示为一
系统 h(k) 辨识表达式 0 e(k) ＋ z(k) -
Z(k) _
模型
z (k)
( z (k)- z(k) ) 辨识算法 （k） 最小二乘法辨识原理
②梯形校正法 利用最速下降法原理，沿着误差准则函数关于模型参数的负梯度 方向，逐步修改模型的参数估计值，直至误差准则函数达到最小值。
J f e k
L
其中 f 是 e k 的泛函数， e k 是定义在区间 0, L 上模型与实际系统的误差函 数。
k 1
<2> 传统辨识基本方法 传统方法的基本原理：是通过建立系统依赖于参数 的模型，把辨识问题转化成 对模型参数的估计问题。
人工神经网络简介
人工神经网络简介1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1)1.1人工神经网络的概念 (1)1.2人工神经网络的特点及用途 (2)1.3人工神经网络的基本原理 (3)2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5)2.1 人工神经网络模式的分类 (5)2.2 人工神经网络的运作过程 (6)3 人工神经网络基本模型介绍 (6)3.1感知器 (7)3.2线性神经网络 (7)3.3BP（Back Propagation）网络 (7)3.4径向基函数网络 (8)3.5反馈性神经网络 (8)3.6竞争型神经网络 (8)1 人工神经网络概念、特点及其原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
1.1人工神经网络的概念利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。
自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。
1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。
人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。
人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年Hecht-Nielsen曾经给人工神经网络下了如下定义：人工神经网络是一个并行、分层处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。
这些处理单元（PE-Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支撑希望个数的许多并联联接，且这些并联联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号。
人工神经网络系统辨识综述
人工神经网络系统辨识综述摘要：当今社会，系统辨识技术的发展逐渐成熟，人工神经网络的系统辨识方法的应用也越来越多，遍及各个领域。
首先对神经网络系统辨识方法与经典辨识法进行对比，显示出其优越性，然后再通过对改进后的算法具体加以说明，最后展望了神经网络系统辨识法的发展方向。
关键词：神经网络；系统辨识；系统建模0引言随着社会的进步,越来越多的实际系统变成了具有不确定性的复杂系统，经典的系统辨识方法在这些系统中应用，体现出以下的不足:（1）在某些动态系统中,系统的输入常常无法保证，但是最小二乘法的系统辨识法一般要求输入信号已知，且变化较丰富。
（2）在线性系统中，传统的系统辨识方法比在非线性系统辨识效果要好。
（3）不能同时确定系统的结构与参数和往往得不到全局最优解，是传统辨识方法普遍存在的两个缺点。
随着科技的继续发展，基于神经网络的辨识与传统的辨识方法相比较具有以下几个特点:第一，可以省去系统机构建模这一步，不需要建立实际系统的辨识格式；其次，辨识的收敛速度仅依赖于与神经网络本身及其所采用的学习算法，所以可以对本质非线性系统进行辨识;最后可以通过调节神经网络连接权值达到让网络输出逼近系统输出的目的；作为实际系统的辨识模型，神经网络还可用于在线控制。
1神经网络系统辨识法1.1神经网络人工神经网络迅速发展于20世纪末，并广泛地应用于各个领域，尤其是在模式识别、信号处理、工程、专家系统、优化组合、机器人控制等方面。
随着神经网络理论本身以及相关理论和相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
神经网络，包括前向网络和递归动态网络，将确定某一非线性映射的问题转化为求解优化问题，有一种改进的系统辨识方法就是通过调整网络的权值矩阵来实现这一优化过程。
1.2辨识原理选择一种适合的神经网络模型来逼近实际系统是神经网络用于系统辨识的实质。
其辨识有模型、数据和误差准则三大要素。
系统辨识实际上是一个最优化问题,由辨识的目的与辨识算法的复杂性等因素决定其优化准则。
人脸识别技术的原理与应用
人脸识别技术的原理与应用人脸识别技术是指通过使用计算机科学及电子技术，对摄像头或摄像设备拍摄的人脸进行识别的一项技术。
人脸识别技术近年来在安防、金融、教育等行业中得到广泛应用，主要是因为它具有高效、准确、可靠、自动化等诸多优点。
本文将从技术原理和应用两个方面，分别进行介绍。
一、技术原理人脸识别技术的原理主要有两种方式，一种是基于图像处理和分析的方法，另一种是基于人工智能、神经网络等技术。
1.基于图像处理和分析的方法基于图像处理和分析的方法，主要是利用摄像头或摄像设备对场景进行拍摄，然后对拍摄对象的人脸进行图像处理。
1.1特征点法特征点法是将人脸的关键特征点提取出来，进行识别。
当人脸被拍摄之后，会对图像中的关键点进行提取，以此判断出人脸是否匹配。
1.2纹理法纹理法是利用人脸图像的纹理特征来进行识别。
它将特征点和纹理特征结合起来，提高人脸识别的准确率。
1.3三维重建法三维重建法是将人脸图像进行三维模型重建，进行识别。
这种方法对环境要求相对较高，需要较好的光照、环境等条件。
2.基于人工智能、神经网络等技术基于人工智能、神经网络等技术的人脸识别方法则是通过计算机模拟人类的认知过程，使其可以进行人脸识别。
2.1人脸检测人脸检测是指在图像或视频中检测人脸的过程，它是进行人脸识别的第一步。
检测到人脸之后，才能对人脸进行特征提取和识别。
2.2人脸特征提取人脸特征提取是指从人脸图像中提取出具有辨识性的特征，例如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的特征以及图像的纹理、颜色等。
2.3人脸识别人脸识别是利用计算机技术将提取的特征与数据库中的数据进行比对，从而判断人脸是否匹配的过程。
二、应用人脸识别技术的应用范围非常广泛，下面主要介绍一些实际的应用场景。
1.安防领域在安防领域，人脸识别技术被广泛应用。
例如，通过安装摄像头，人脸识别技术可以用于进出口通道的管理、犯罪嫌疑人的追踪等。
2.金融领域在金融领域，人脸识别技术可以用于身份识别、支付等方面。
人工神经网络及其应用
8.1.4 神经网络的发展概况
神经网络控制的研究领域 ▪ 基于神经网络的系统辨识 ▪ 神经网络控制器 ▪ 神经网络与其他算法（模糊逻辑、专家系统、遗传算 法等）相结合 ▪ 优化计算
28
第8章 人工神经网络及其应用
8.1 神经元与神经网络
✓ 8.2 BP神经网络及其学习算法
8.3 BP神经网络的应用 8.4 Hopfield神经网络及其改进 8.5 Hopfield神经网络的应用
814神经网络的发展概况28神经网络控制的研究领域神经网络与其他算法模糊逻辑专家系统遗传算法等相结合优化计算814神经网络的发展概况29人工神经网络及其应用81神经元与神经网络82bp神经网络及其学习算法83bp神经网络的应用84hopfield神经网络及其改进85hopfield神经网络的应用86hopfield神经网络优化方法求解jsp3082bp神经网络及其学习算法821bp神经网络backpropagationneuralnetwork的结构822bp学习算法823bp算法的实现3182bp神经网络及其学习算法821bp神经网络backpropagationneuralnetwork的结构822bp学习算法823bp算法的实现32821bp神经网络的结构bp网络结构33821bp神经网络的结构输入输出变换关系34821bp神经网络的结构对网络的连接权进行学习和调整以使该网络实现给定样本的输入输出映射关系
工作过程:
从各输入端接收输入信号 uj ( j = 1, 2, …, n )
根据连接权值求出所有输入的加权和
n
n
n
xi wijuj i wijuj bi wijuj
j1
j1
j0
(w i0
1,u0i或wi0
第一课 概述 人工神经网络理论及应用 教学课件
生物神经网络特点III——信息与处理合一
大脑对信息的分布存储和并行处理不是相互独立 的，而是相互融合的；即每个神经元都兼有信息 处理和存储功能。
神经元的连接强度的变化，既反映了对信息的记 忆，又与神经元对激励的响应一起反映了信息的 处理；
大脑对信息的提取，是寻找与处理过程的融合 cmp 计算机线寻址再存取
神经网络发展历史：复兴期
标志：1982 Hopfield解决TSP问题 1986 Rumelhart和McClelland BP 计算机的大众化和计算技术的迅速普及 新型神经网络提出
RBFN FNN Hopfield网络 Boltzman机
神经网络应用
在各个行业均有应用，擅长的有： 模式识别 人工智能 控制工程 优化分析和联想记忆 信号处理
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
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 应用 模型、结构与学习算法 关于课程
神经网络特点——引子
一小段视频 (“The Matrix”, 1998)；
问题：机器是否能模拟人的思维？ 如果有一天，机器能够模拟人的所有感觉电
信号，并且具有决策判断能力，那么如何定 义“智能？”
神经网络应用——信号处理
主要用于自适应信号处理，NN应用包括 自适应滤波； 自适应编码； 系统辨识(和控制领域交叉)； 故障诊断(和人工智能领域交叉)； 信号估计和特征提取 弱信号检测
现代控制工程-第8章系统辨识
航空航天领域
总结词
系统辨识在航空航天领域中具有重要应用价值，主要用于飞行器控制、导航和监测系统 的设计和改进。
详细描述
通过对飞行器动力学特性进行系统辨识，可以精确建模飞行器的动态行为，为飞行控制 系统提供准确的数学模型。同时，系统辨识技术还可以用于导航和监测系统的误差分析
和修正，提高航空航天器的安全性和精度。
感谢您的观看
THANKS
环境监测系统
总结词
系统辨识在环境监测系统中应用广泛，主要用于建立环 境参数的数学模型，实现环境质量的实时监测和预警。
详细描述
通过系统辨识技术对环境监测数据进行处理和分析，可 以精确获取环境参数的变化趋势和规律，为环境治理和 保护提供科学依据。同时，系统辨识技术还可以用于建 立环境质量预警系统，及时发现环境异常情况并采取应 对措施，保障生态安全和人类健康。
模糊逻辑系统辨识
模糊逻辑系统辨识是基于模糊逻辑理论的系统 辨识方法。它通过建立模糊逻辑模型来描述系 统的动态行为，能够处理不确定性和模糊性。
模糊逻辑系统辨识的优势在于能够处理语言变 量和不确定信息，同时具有较强的推理能力和 鲁棒性。
然而，模糊逻辑系统辨识也存在一些挑战，例 如隶属度函数的选择和模糊规则的制定等。
提高控制性能
准确的数学模型有助于设计出性能更优的控制策略。
预测与优化
通过系统辨识，可以对未来系统行为进行预测，并优 化系统性能。
故障诊断
系统辨识可用于诊断系统故障，提高系统的可靠性和 安全性。
系统辨识的基本步骤
01
数据采集
采集系统的输入和输出数据，确保 数据的准确性和完整性。
模型建立
根据处理后的数据，选择合适的数 学模型进行建模。
火灾气体辨识的人工神经网络方法研究
输 八Ｊ ｉ ｚ 隐 输 …Ｊ
图 １ 火灾气体辨识的 Ｂ Ｐ神 经 网络 结构
２ ２ 转移 函数 ．
Ｂ Ｐ网络 的 非 线 性 逼 近能 力 是 通 过 Ｓｇ ｉ ｉｍｏｄ转 移
研 究火 灾标 示性 气体 辨识 的可行 方法 是火 灾气 体 探测 的关 键 问题 。 工神 经 网络 以其 自适 应性 、 习能 人 学 力、 容错 能 力 和优 异 的并 行 处理 性 能 ， 信息 处 理 、 在 模 式识别、 系统 辨识 、 能 控 制等 领 域 得 到 了广泛 应 用 ， 智 同时也 为火 灾气体 辨识 开辟 了崭新 的发展方 向。
“ 火灾 ” “ 火灾 ” 、非 状态 作为输 出神经元 。 出神经 元 的 输 输 出值 也是归一化 在［ ， ］ ０ １ 之间 的连续 变量 。笔者所 用 的神经 网络 隐层数 目为 １ 隐层 的神 经元数 目为 。输 入 ， 层 和隐层之 间有 ３ 根连线 ， 入层神经元 ｉ × 输 和隐 层神
到 各 国火 灾科技 工 作者 的重视 。 实验 研究 发现 ， 各种 类 型 的火灾 都在 早期 就产生 一定 量 的Ｃ Ｃ 和 ＨＣ 气 Ｏ 、Ｏ １
体 。空 气 中Ｃ 的量是 固定 的 ， 空气 中并 不含有 Ｃ Ｏ 且 Ｏ 和 ＨＣ 气体 ， 以可 以选 择 Ｃ Ｃ 和 ＨＣ 作 为火 灾 １ 所 Ｏ 、Ｏ １ 标 示 性气 体 ， 过对 监测 到 的 火灾 标 示性 气 体 进行 辨 通
构， 图１ 示。 如 所 由图１可 见 ， 网络 的输 入层有 ３个输 该 入神 经 元 ， 分别 为 Ｐ 、 Ｐ。这 ３个 输 入 神 经 元 为 在 Ｐ 、 ，
人工神经网络基本原理
人工神经网络基本原理
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑神经元工作方式的计算模型，由多个神经元节点相互连接而成。
它可以通过学习和适应性调整来进行信息处理和模式识别。
人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受外部输入信号，隐藏层用于处理这些信号，输出层则给出最终的输出结果。
每个层中的神经元节点与下一层的节点相连接，并通过具有可调整权值的连接进行信息传递。
每个神经元节点接收到输入信号后，会对其进行加权求和，并通过激活函数将结果转换为输出信号。
在训练过程中，人工神经网络根据输入样本和期望输出进行学习。
通过调整连接权值，神经网络逐渐优化其输出结果，使得实际输出与期望输出之间的误差最小化。
这一过程称为反向传播算法，通过梯度下降的方式，不断更新权值以逼近最优解。
人工神经网络具有较强的非线性拟合能力和自适应学习能力，可以用于解决分类、回归、模式识别等各种问题。
它已经广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、金融预测、医学诊断等领域。
然而，人工神经网络也存在一些挑战和限制。
例如，过拟合问题会导致网络在训练集上表现良好但在测试集上表现较差；训练时间较长，且需要大量的训练数据和计算资源；网络结构的选择和调优需要经验和专业知识。
总的来说，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，具有强大的非线性拟合能力和自适应学习能力。
虽然存在一些挑战和限制，但它在许多领域中都有广泛应用和研究价值。
人工神经网络基本原理
人工神经网络人工神经网络（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”。
（引自《环球科学》2007年第一期《神经语言：老鼠胡须下的秘密》）概念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。
人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。
大脑的智慧就是一种非线性现象。
人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。
具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。
一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。
通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。
联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。
神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。
经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。
例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。
非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。
图像识别方法
图像识别方法模式识别的主要方法有统计决策方法、结构模式识别方法、模糊模式识别方法、人工神经网络模式识别和支持向量机。
1统计决策识别方法统计决策法以概率论和数理统计为基础，以决策函数为理论，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的。
基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征矢量。
不同的特征向量，或者说不同类别的对象，都对应于此空间中的一点。
在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征对象的目的。
统计识别中应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。
1.1贝叶斯决策方法1.2 几何分类法（判别函数法）（1）线性可分的几何分类法（2）非线性可分的几何分类法1.3监督参数统计法（1）KNN及其衍生法（2）Fisher判别分析法1.4 非监督参数统计法（1）基于概率密度函数估计的直接方法（2）基于样本空间相似度量的间接聚类方法1.5聚类分析法对于位置类别的样本或变量，依据相应的定义把样本分为若干类，分类过程是一个逐步减少类别的过程，在每一个聚类层次，必须满足“类内差异小，类间差异大”的原则，直至归为一类。
通过聚类分析，可根据已知的数据，计算各个观察个体或变量之间亲疏关系的统计量（距离或者相关系数）。
根据某种准则（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法），使同一类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最终将观察个体或变量分为若干类。
评价聚类效果的指标一般是方差，距离小的样品所组成的类方差较小。
2 结构模式识别结构模式识别是对统计识别方法的补充，用模式的基本组成元素（基元）及其相互间的结构关系对模式进行描述和识别的方法。
对模式的识别常以句法分析的方式进行，即依据给定的一组句法规则来剖析模式的结构。
当模式中每一个基元被辨认后，识别过程就可通过执行语法分析来实现。
因此，结构模式识别也常称为句法模式识别。
MRAS感应电机定子电阻的在线辨识
第11卷 第6期2007年11月电 机 与 控 制 学 报ELECTR IC MACH I N ES AND CONTROLVo l 11No 6Nov .2007MRAS 感应电机定子电阻的在线辨识李健, 程小华(华南理工大学电力学院,广东广州510640)摘 要:针对感应电机定子电阻值受外界因素干扰而影响其矢量控制系统稳定性和控制精确度问题,提出了基于人工神经网络的定子电阻在线辨识方法。
为了辨识定子电阻,将人工神经网络模型的定子电流估算值与实际测量电流值的误差反馈以调整神经网络的权值。
借助MATLAB /SI M U LI NK 搭建仿真系统,验证了定子电阻在线辨识的必要性。
结果表明,该方法可以有效地对定子电阻进行在线辨识。
关键词:人工神经网络;感应电机;定子电阻;在线辨识;无速度传感器中图分类号:TM 301 2文献标识码:A文章编号:1007-449X (2007)06-0620-05Onli ne identificati on based on m odel reference adapti ve system forstator resistance of i nduction mot orLI Jian , CHENG X iao hua(Co llege of E lectric Pow er ,South China U niversity of T echno l ogy ,G uangzhou 510640,Chi na)A bstract :A novel on line i d entificati o n sche m e based on artificia l neural net w or ks fo r stato r resi s tance ofinduction m otor is proposed i n order to solve the a ffect on stab ility and prec ision by stator resistance varia tion in inducti o n m o tor vecto r contro l syste m.For the sta tor resistance i d entificati o n,the error bet w een the m easured stator current and the esti m ated stator curren t based on artifi c ial neura l ne t w ork (ANN )is back propagated to ad j u st the w e i g hts of t h e neura lnet w or k .S i m u lation syste m s are bu iltw ith the help of MATLAB /SI M ULI NK,and the necessity o f stato r resistance i d entification are verifi e d .The resu lts sho w that the stator resistance can be identified onli n e e ffectively w ith the proposed sche m e .K ey words :artific i a l neural net w orks ;induction m o tor ;stator resi s tance ;online i d entificati o n;speed sensorless收稿日期:2007-05-28作者简介:李健(1982-),男,硕士,主要研究方向为电气传动、智能控制;程小华(1963-),男,博士,教授,主要研究电机及其控制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
No
···
···
Nh
···
Ni
图 3 BP网络结构示意图
18
算法的主要思想
BP网络是一种正向的、各层相互全连接的网络。
正向传播：输入信号要经过输入层，向前传递给隐 层节点，经过激发函数作用后，把隐层节点的输出 传递到输出节点，再经激发函数后给出输出结果。
误差反向传播：如果输出层得不到期望结果，则转 入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回， 通过修改各层神经网络的权值，使过程的输出和神 经网络模型的输出之间误差最小为止。
K.Fukushima等提出神经认知机网络理论。 7、1986 Rumelhart等人提出了BP 网络。1986年进
行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的 理论(74年，Werbos博士论文提出) 8、1987 Kohonen提出自组织映射理论。
4
发展阶段（1986年之后） 9、标志是1987年6月在美国圣地亚哥召开
Xn
Wn
图 神经元结构模型
多入单出 表达式
n
I
Wj X j
j 1
y f (I )
为阈值
f(x)为激发函数
9
3、激发函数
阈值型
分段线性
10
双曲函数
Sigmoid函数
( xc)2
f (x) e b2
高斯函数
4、神经网络模型结构
基本网络结构1
11
基本网络结构2
12
5、人工神经网络学习方法
了第一届 世界神经网络会议 10、1988年前后我国发展起来
1989年我国第一届神经网络-信号处理会 议
5
神经细胞
功能：产生、处理和传递信号。 构成：细胞体、树突和轴突。 基本信息：兴奋或抑制。信号量足够大，
激活细胞，产生脉冲。
6
一、基本概念
人工神经网络是智能控制技术的三大组成部分---神经网 络、模糊控制和专家系统
19
BP算法选用的激发函数
LOG-Sig函数 Tan-Sig函数 线性函数
f
(x)
1 1 ex
f
(x)
tan
sig ( x)
2 1 e2x
1
20
BP算法过程
（1）信息的正向传播——各层神经元的输入输出关系
输入层第i个节点
输入
M
neti xi i
i 1
隐层第j个节点
输出
2
ai tan sig(neti )
1MBiblioteka 1 e 2 i1 xi i
输入
N
输出
15
二、神经网络学习算法
感知器网络
BP网络
线性神经网络 径向基函数RBF网络 竞争型神经网络 反馈型神经网络
16
误差反向传播算法原理（BP算法）
Back-Propagation Network
1986年Rumelhart和McCleland提出了多层 前馈人工神经网络及其学习算法──误差 反向传播（Error back-propagation, BP）算 法，它是目前在实际中应用最广泛的一种 人工神经网络。
记忆、计算、判断：<1秒
范德曼 J.A. Feldman
100步程序长度
新型的信号处理机制
2
ANN研究历史
三个阶段
初创期（1943-1969）
1943年 McCulloch 和Pitts 著作
第一次提出了神经网络模拟
2、1949年 Hebb 研究大脑神经细胞、学习及条件反射提 出了Hebbian规则（从心理学角度）
3、1957年 Frank Resenblant （神经元之父）提出了感知 器（Perceptron)，确立了从系统角度研究的基础。
（自动学习模式分类的判别函数的一般性方法，推广到有多
层相互连接的阀值逻辑单元构成的审议机）
4、1962年 Bloek用解释器证明了感知器的学习收敛性
1969年M.Minsky，S.Papert证明了感知器的局限性和 多层感知器还没有找到有效的计算方法
相关规则
仅根据连接间的激活水平改变权值。Hebb算法
纠错规则
依赖于输出节点的外部反馈改变权系数。δ学习规则、 梯度下降法、BP算法
无教师学习规则
自适应于输入空间的检测规则，有选择地接受输入 空间的不同特性。竞争式学习
13
Winner-Take-all学习规则是一种竞争学习规则
对于一个特定的输入X，竞争层的所有p个神经 元均有输出响应，其中响应值最大的神经元为在竞 争中获胜的神经元。
只有获胜神经元才有权调整其权向量，调整量为
14
Wm X Wm
6、特 点
分布式存储
系统信息等式分布存储在网络的各个神经元及其连接 权值中，有很强的鲁棒性。
并行
处理及推理的过程具有并行的特点
非线性
神经网络本质上是非线性系统，能够充分逼近任意复 杂的非线性关系。
自学习和自适应能力
具有高度的自适应性和自组织性，能够学习和适应严 重不确定性系统的动态特性。
3
过渡阶段（1970-1986） 5、70年代，低谷。 M.Minsky的论点极大地影响了
神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智 能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工 智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络 的研究处于低潮。 6、Hopfield 于1982年和1984年提出Hopfield神经网 络模型，引入网络能量函数的概念，开创了神经 网络用于联想记忆和优化计算的新途径。
参考文献
神经网络理论 【俄】A.H.加卢什金著 人工神经网络 郑君里 杨行峻 神经网络控制技术及其应用 何玉彬 李新忠著 神经网络、模糊系统及其在运动控制中的应用 丛
爽著 神经计算 原理、语言、设计、应用 何明 一著 面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用
侯媛彬、汪梅等著
1
起因
电子元器件：纳秒量级 10-9 神经细胞：毫秒量级 10-3
1、定义
ANN是指由大量自然神经系统的神经细胞类似的（人工 ）神经元互联而成的网络。 单个人工神经元的功能简单，但大量神经元构成网络， 其并行运算的特点使得其行为及其丰富多彩。 神经网络是一个非线性动力学系统，特色：分布式存储 和并行协调。和数字计算机相比，神经网络具有集体运 算能力和自适应学习能力。
7
智能功能具有两类模拟能力 （1）低级处理能力
研究生物神经细胞结构，获得生物神经 细胞的某些特征。
（感知器、BP网络）
（2）高级处理能力 利用生物学、数学等手段，提炼ANN 应具备的高级智能的能力，设计其基本 处理单元。
（LAC的竞争机理、良心机理）
8
2、人工神经元基本模型
X1
W1
y
X2
f（x）