智能控制理论教案3神经网络控制ppt演示课件
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智能控制人工神经元网络控制论网络模型护理课件
04
案例分析
案例一：神经康复护理应用案例
总结词
神经康复护理
VS
详细描述
神经康复护理是利用智能控制人工神经元 网络模型，对神经系统疾病患者进行康复 护理的过程。通过模拟人类神经系统的结 构和功能，智能控制人工神经元网络能够 实现个性化的康复治疗方案，提高患者的 康复效果和生活质量。
案例二：老年护理应用案例
进入21世纪，随着大数据和云计算技 术的普及，人工神经元网络在智能控 制等领域的应用越来越广泛，成为人 工智能领域的重要分支。
发展阶段
20世纪80年代，随着计算机技术的进 步，人工神经元网络的研究和应用得 到了广泛关注，出现了多种神经网络 模型和算法。
02 智能控制人工神经元网络模型
前向传播模型
老年护理
随着人口老龄化的加剧，老年护理成为重要的医疗护理领域。
智能控制人工神经元网络在老年护理中具有重要作用，可以帮助老年人提高生活质 量和自理能力。
通过智能控制人工神经元网络，可以模拟和调节神经信号，改善老年人的认知、运 动和感官功能，减轻老年痴呆、帕金森病等神经系统疾病的症状。
母婴护理
母婴护理是指对孕妇和新生儿进行护理的医疗保健服务。
取相应的护理措施。
伦理与法律问题
01
02
03
数据隐私保护
在利用智能控制人工神经 元网络进行护理的过程中 ，需要严格保护患者的隐 私和数据安全。
责任与义务
在出现护理问题时，需要 明确责任归属，确保各方 权益得到保障。
公平与公正
在使用智能控制人工神经 元网络进行护理时，需要 确保公平与公正，避免出 现歧视和偏见。
应用领域的拓展
个性化护理
通过智能控制人工神经元网络， 能够根据患者的个体差异提供更 加个性化的护理服务，提高护理
人工智能控制技术课件：神经网络控制
进行的，这种排列往往反映所感受的外部刺激的某些物理特征。
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
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
智能控制--神经网络控制PPT课件
11. 结合多神经网络自学习控制器的结构图，说明多神 经网络自学习控制系统的基本思想、原理和特点。
.
71
权衡的有效途径：进行多次仿真实验。
✓ 输入信号的选择
时域上，要求输入信号持续加在系统对象上，以便在辨识 时间内充分激励系统的所有模态、反映系统对象的完整 动态过程。(这里的输入信号是加在系统上的信号，也将构成神经
网络的输入或输出信号)
频域上，要求输入信号的频谱覆盖系统的频谱。
✓ 等价准则的选择
等价意味着按照某种误差评价准则，使确定的神经网络模 型最好地拟合所关心的被辨识系统的静态或动态特性。
.
43
(2) 再励学习(强化学习)
介于上述两种情况之间，外部环境只对输出结果给 出评价，而不给出具体答案，学习系统通过强化那 些受奖励的动作来改善自身的性能。
离线学习
对一批实现给定的系统输入输出样本数据进行离线 学习，建立系统的一个逆模型，然后用此逆模型进 行在线控制。
.
44
非线性系统 +
-
神经网络
.
25
神经网络辨识的特点(与传统辨识方法相比)
✓ 神经网络本身作为一种辨识模型，其可调参数反映在网 络内部的极值上，无需建立实际系统的辨识格式。
✓ 借助网络外部的输入/输出数据拟合系统的输入/输出关 系，可对本质非线性系统进行辨识。(网络内部隐含着系统的
特性)
✓ 辨识的收敛速度不依赖于被辨识系统的维数，只与神经 网络本身所采用的学习算法有关。
神经网络控制
.
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。
.
71
权衡的有效途径：进行多次仿真实验。
✓ 输入信号的选择
时域上，要求输入信号持续加在系统对象上，以便在辨识 时间内充分激励系统的所有模态、反映系统对象的完整 动态过程。(这里的输入信号是加在系统上的信号，也将构成神经
网络的输入或输出信号)
频域上，要求输入信号的频谱覆盖系统的频谱。
✓ 等价准则的选择
等价意味着按照某种误差评价准则，使确定的神经网络模 型最好地拟合所关心的被辨识系统的静态或动态特性。
.
43
(2) 再励学习(强化学习)
介于上述两种情况之间，外部环境只对输出结果给 出评价，而不给出具体答案，学习系统通过强化那 些受奖励的动作来改善自身的性能。
离线学习
对一批实现给定的系统输入输出样本数据进行离线 学习，建立系统的一个逆模型，然后用此逆模型进 行在线控制。
.
44
非线性系统 +
-
神经网络
.
25
神经网络辨识的特点(与传统辨识方法相比)
✓ 神经网络本身作为一种辨识模型，其可调参数反映在网 络内部的极值上，无需建立实际系统的辨识格式。
✓ 借助网络外部的输入/输出数据拟合系统的输入/输出关 系，可对本质非线性系统进行辨识。(网络内部隐含着系统的
特性)
✓ 辨识的收敛速度不依赖于被辨识系统的维数，只与神经 网络本身所采用的学习算法有关。
神经网络控制
.
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。
智能控制ppt课件
发展历程
从经典控制理论到现代控制理论 ，再到智能控制理论，经历了数 十年的发展。
智能控制与传统控制的区别
01
02
03
控制目标
传统控制追求精确的数学 模型，而智能控制更注重 实际控制效果。
控制方法
传统控制主要采用基于模 型的控制方法，而智能控 制则采用基于知识、学习 和经验的方法。
适应性
传统控制对环境和模型变 化适应性较差，而智能控 制具有较强的自适应能力 。
仿真调试、实验调试
调试方法
优化策略
性能评估
05
CATALOGUE
智能控制在工业领域的应用
工业自动化概述
工业自动化的定义和 发展历程
工业自动化对现代工 业的影响和意义
工业自动化的主要技 术和应用领域
中的应用
02
智能传感器和执行器在工业自动化中的应用
模糊控制器设计
包括模糊化、模糊推理、去模糊化等步骤，实现输入 输出的非线性映射。
神经网络控制技术
神经元模型
模拟生物神经元结构和功 能，构建基本计算单元。
神经网络结构
通过神经元之间的连接和 层次结构，构建复杂的神 经网络系统。
学习算法
基于样本数据训练神经网 络，调整连接权重和阈值 ，实现特定功能的控制。
。
智能控制在智能家居中的应用
智能照明控制
通过智能控制器和传感器，实 现灯光的自动调节和远程控制 ，提高照明舒适度和节能效果
。
智能窗帘控制
通过智能控制器和电机，实现 窗帘的自动开关和远程控制， 提高居住便捷性和私密性。
智能空调控制
通过智能控制器和温度传感器 ，实现空调的自动调节和远程 控制，提高居住舒适度和节能 效果。
从经典控制理论到现代控制理论 ，再到智能控制理论，经历了数 十年的发展。
智能控制与传统控制的区别
01
02
03
控制目标
传统控制追求精确的数学 模型，而智能控制更注重 实际控制效果。
控制方法
传统控制主要采用基于模 型的控制方法，而智能控 制则采用基于知识、学习 和经验的方法。
适应性
传统控制对环境和模型变 化适应性较差，而智能控 制具有较强的自适应能力 。
仿真调试、实验调试
调试方法
优化策略
性能评估
05
CATALOGUE
智能控制在工业领域的应用
工业自动化概述
工业自动化的定义和 发展历程
工业自动化对现代工 业的影响和意义
工业自动化的主要技 术和应用领域
中的应用
02
智能传感器和执行器在工业自动化中的应用
模糊控制器设计
包括模糊化、模糊推理、去模糊化等步骤，实现输入 输出的非线性映射。
神经网络控制技术
神经元模型
模拟生物神经元结构和功 能，构建基本计算单元。
神经网络结构
通过神经元之间的连接和 层次结构，构建复杂的神 经网络系统。
学习算法
基于样本数据训练神经网 络，调整连接权重和阈值 ，实现特定功能的控制。
。
智能控制在智能家居中的应用
智能照明控制
通过智能控制器和传感器，实 现灯光的自动调节和远程控制 ，提高照明舒适度和节能效果
。
智能窗帘控制
通过智能控制器和电机，实现 窗帘的自动开关和远程控制， 提高居住便捷性和私密性。
智能空调控制
通过智能控制器和温度传感器 ，实现空调的自动调节和远程 控制，提高居住舒适度和节能 效果。
智能控制系统 -神经网络-PPT课件
1 1T 2 Jn () e ( n ) e( n )( e n ) k 2k 2
1 1T 2 J E e ( n ) E e ( n )( e n ) k 2 2 k
13
误差纠正学习
w J 用梯度下降法求解 k 对于感知器和线性网络：
1
感知器网络
感知器是1957年美国学者Rosenblatt提出的 一种用于模式分类的神经网络模型。 感知器是由阈值元件组成且具有单层计算单元 的神经网络，具有学习功能。 感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式 分类，也可用在基于模式分类的学习控制和多 模态控制中，其基本思想是将一些类似于生物 神经元的处理元件构成一个单层的计算网络
w ( p w ) 若 神 经 元 k 获 胜 k j j k j w 0 若 神 经 元 k 失 败 k j
wkj
pj
k
5.2
前向网络及其算法
前馈神经网络(feed forward NN)：各神经元接受 前级输入，并输出到下一级，无反馈，可用一 有向无环图表示。 图中结点为神经元（PE）：多输入单输出，输 出馈送多个其他结点。 前馈网络通常分为不同的层(layer)，第i层的输入 只与第i-1层的输出联结。 可见层：输入层(input layer)和输出层(output layer) 隐层(hidden layer) ：中间层
5.1
神经网络的基本原理和结构
1
神经细胞的结构与功能
神经元是由细胞体、树突和轴突组成
图 生物神经元模型
神经网络的基本模型
2
人工神经元模型
人工神经网络是对生物神经元的一种模拟和简化，是 神经网络的基本处理单元。
神经元输出特性函数常选用的类型有：
1 1T 2 J E e ( n ) E e ( n )( e n ) k 2 2 k
13
误差纠正学习
w J 用梯度下降法求解 k 对于感知器和线性网络：
1
感知器网络
感知器是1957年美国学者Rosenblatt提出的 一种用于模式分类的神经网络模型。 感知器是由阈值元件组成且具有单层计算单元 的神经网络，具有学习功能。 感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式 分类，也可用在基于模式分类的学习控制和多 模态控制中，其基本思想是将一些类似于生物 神经元的处理元件构成一个单层的计算网络
w ( p w ) 若 神 经 元 k 获 胜 k j j k j w 0 若 神 经 元 k 失 败 k j
wkj
pj
k
5.2
前向网络及其算法
前馈神经网络(feed forward NN)：各神经元接受 前级输入，并输出到下一级，无反馈，可用一 有向无环图表示。 图中结点为神经元（PE）：多输入单输出，输 出馈送多个其他结点。 前馈网络通常分为不同的层(layer)，第i层的输入 只与第i-1层的输出联结。 可见层：输入层(input layer)和输出层(output layer) 隐层(hidden layer) ：中间层
5.1
神经网络的基本原理和结构
1
神经细胞的结构与功能
神经元是由细胞体、树突和轴突组成
图 生物神经元模型
神经网络的基本模型
2
人工神经元模型
人工神经网络是对生物神经元的一种模拟和简化，是 神经网络的基本处理单元。
神经元输出特性函数常选用的类型有：
《智能控制》课件
智能控制的特点
人工智能技术的应用
智能控制利用人工智能技术，将人类的智慧融入到控制系统中。
系统的自我学习和适应能力
智能控制系统能够通过学习和适应不断提升自身性能和响应能力。
高效、精准、快速的控制响应
智能控制系统具备高效率、精确度和快速响应，能够应对复杂的控制任务。
智能控制系统架构
1
智能控制系统的组成
3 智能控制的应用领域
智能控制广泛应用于工技术
神经网络控制
利用神经网络模拟人脑神经元 的工作原理，实现自适应控制 和学习能力。
遗传算法控制
借鉴生物进化原理，通过优胜 劣汰的策略优化控制参数的选 择。
模糊控制
基于模糊逻辑的控制方法，适 用于复杂和不确定的系统。
《智能控制》PPT课件
欢迎来到《智能控制》PPT课件。本课程将深入探讨智能控制的定义、技术、 特点以及应用领域。让我们一起探索智能控制的奥秘和魅力。
概述
1 什么是智能控制？
智能控制是利用先进的人工智能技术，使控制系统具备学习和适应能力的控制方式。
2 智能控制与传统控制的区别
智能控制通过模拟人类智慧实现优化决策，相比传统控制更适应复杂系统需求。
智能控制系统由传感器、执行器、控制器和学习算法四部分组成，实现智能化的控制 功能。
2
智能控制系统的设计流程
智能控制系统设计包括需求分析、模型建立、控制策略选择和参数调优等步骤。
3
智能控制系统实例分析
通过案例分析，了解智能控制在不同领域的真实应用和效果。
智能控制系统应用实践
1 工业控制
2 交通运输
智能控制在工业生产中的应用，提高生产 效率和产品质量。
3 发展智能控制的必
2024版智能控制技术ppt课件
模糊逻辑在智能控制中应用
01
02
03
工业过程控制
应用于化工、冶金、电力 等工业过程控制中，实现 对温度、压力、流量等参 数的智能控制。
智能家居系统
应用于智能家居系统中， 实现对灯光、窗帘、空调 等设备的智能控制，提高 居住舒适度。
自动驾驶技术
应用于自动驾驶技术中， 实现对车辆行驶轨迹、速 度等参数的智能控制，提 高行驶安全性。
神经网络控制
利用神经网络强大的自 学习和自适应能力，实 现对复杂系统的有效控 制。特点：能够处理非 线性、不确定性和时变 系统，具有强大的逼近
能力和容错性。
专家系统控制
基于专家知识和经验， 构建专家系统实现对复 杂系统的有效控制。特 点：能够处理定性和定 量信息，具有较强的推
理和决策能力。
遗传算法控制
现代控制理论的发展背景
01
随着计算机技术的进步和复杂系统的出现，现代控制理论应运
而生。
现代控制理论的核心思想
02
基于状态空间法和最优化原理，实现对复杂系统的有效控制。
现代控制理论的主要方法
03
包括线性系统理论、最优控制、鲁棒控制等。
智能控制方法分类及特点
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
模糊控制
利用模糊数学理论，将 人的控制经验表示为模 糊规则，实现对复杂系 统的有效控制。特点： 不依赖于精确的数学模 型，具有较强的鲁棒性 和适应性。
模拟退火算法实现过程
包括初始化、设置温度参数、生成新解、计算目标函数差、接受准 则判断、降温过程等步骤。
模拟退火算法特点
具有全局搜索能力强、不易陷入局部最优解等特点，但计算时间较 长。
智能优化算法在智能控制中应用案例
智能控制理论及应用PPT课件
•智能控制理论概述•智能控制基础理论•智能控制技术与方法•智能控制系统设计与实现•智能控制在工业领域应用案例•智能控制在非工业领域应用案例•智能控制发展趋势与挑战目录智能控制定义与发展定义发展历程智能控制与传统控制比较控制对象传统控制主要针对线性、时不变系统，而智能控制则面向复杂、非线性、时变系统。
控制方法传统控制主要采用基于数学模型的方法，而智能控制则运用神经网络、模糊逻辑、遗传算法等智能算法。
控制性能传统控制在稳定性和精确性方面表现较好，而智能控制则在适应性和鲁棒性方面更具优势。
航空航天智能控制可以提高飞行器的自主导航能力、实现复杂任务的自主决策和执行。
智能控制可以实现车辆的自主驾驶、交通拥堵预测、路径规划等功能。
智能家居智能控制可以实现家居设备的远程控制、语音控制、场景定制等功能。
机器人控制智能控制可以实现机器人的自主导航、路径规划、动态避障智能制造智能控制应用领域1 2 3模糊集合与隶属度函数模糊关系与模糊推理模糊控制器设计模糊数学基础神经网络基础神经元模型与神经网络结构01神经网络学习算法02神经网络在智能控制中的应用03遗传算法基础遗传算法基本原理遗传算法优化方法遗传算法在智能控制中的应用模糊控制技术模糊控制基本原理01模糊控制器设计02模糊控制应用实例03神经网络控制技术神经网络基本原理神经网络控制器设计神经网络控制应用实例遗传算法优化技术遗传算法基本原理遗传算法优化方法遗传算法优化应用实例系统需求分析明确系统控制目标和任务分析系统环境和约束确定系统性能指标系统架构设计选择合适的控制策略根据系统需求和性能指标，选择合适的控制策略，如PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
设计控制器结构根据所选控制策略，设计相应的控制器结构，包括输入、输出、算法等部分。
构建系统框架将控制器与被控对象、传感器和执行器等连接起来，构建完整的智能控制系统框架。
传感器模块控制算法模块执行器模块通信模块关键模块实现自动化生产线优化调度基于遗传算法的调度优化模糊控制在生产调度中的应用基于神经网络的调度预测01基于A*算法的路径规划02模糊逻辑在机器人导航中的应用03强化学习在机器人路径规划中的应用机器人路径规划与导航神经网络在故障预测中的应用采用神经网络对历史故障数据进行学习，预测未来可能出现的故障及其发生时间，为预防性维护提供决策支持。
智能控制技术神经网络控制分析解析学习PPT教案
wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1*x(1); %P wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*x(2); %I wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*x(3); %D K=0.12; elseif M==4 %Improved Heb learning algorithm wkp(k)=wkp_1+xiteP*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); wki(k)=wki_1+xiteI*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); wkd(k)=wkd_1+xiteD*error(k)*u_1*(2*error(k)-error_1); K=0.12; end
3.4.2 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。
1．采用线性预测模型的BP神经网络PID控制器
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
(3) l
i(
0
)
，
选
定
学
习
速
率
η
和
平
滑
因
子
α
，k
=
1
3.4.2 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。
1．采用线性预测模型的BP神经网络PID控制器
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
(3) l
i(
0
)
，
选
定
学
习
速
率
η
和
平
滑
因
子
α
，k
=
1
《神经网络控制》课件
1 神经网络控制的局限性
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
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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智能控制理论及其应用
第3章 神经网络控制
主讲：范立南 沈阳大学信息工程学院
1
第3章神经网络控制
▪ 3.1 神经网络的发展和应用 ▪ 3.2 神经网络的特性 ▪ 3.3 生物神经元的结构与功能 ▪ 3.4 人工神经网络模型与变换函数 ▪ 3.5 典型前馈神经网络－BP网络 ▪ 3.6 典型反馈神经网络－ Hopfield网络 ▪ 3.7 神经网络控制原理 ▪ 3.8 神经网络的应用实例模型，用 于模式分类
5
3.1 神经网络的发展和应用
• 1969年M.Minsky和S.Papert发表专著“感 知机”，指出线性感知机功能有限
• 70年代，神经网络研究处于低潮
6
3.1 神经网络的发展和应用
• 1982、1984年，美国物理学家J. J. Hopfield发 表2篇文章，提出一种反馈互连网，称 Hopfield网，开拓了神经网络用于联想记忆和 优化计算的新途径
16
3.2 神经网络的特性
▪ 并行分布处理 • 神经网络具有高度的并行结构和并行实现能
力，因而能够有较好的耐故障能力和较快的 总体处理能力 • 特别适于实时控制和动态控制
17
3.2 神经网络的特性
▪ 非线性映射 • 神经网络具有固有的非线性特性，这源于其
近似任意非线性映射（变换）能力 • 这一特性给非线性控制问题带来新的希望
本单元 • 据神经生物学家研究的结果表明，人的大脑
一般有1010～1012个神经元
23
3.3 生物神经元的结构与功能
生物神经元的结构
• 大多数神经元由一个细胞体和突两部分组成
24
3.3 生物神经元的结构与功能
生物神经元的结构
25
3.3 生物神经元的结构与功能
生物神经元的结构
• 细胞体由细胞核、细胞质和细胞膜组成 • 突分两类，即轴突和树突
• 人工神经网络是一种非线性的映射方式，它 将输入的特征值映射到网络的输出分类结果， 并可依照其分类的误差大小或某些能量函数 来调整网络中的加权值使其达到收敛
• 这些方法模仿人的生理学习功能，并能够将 输入信息结合到分类规则中去
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3.2 神经网络的特性
▪ 神经网络对于解决模式识别问题来说比其他 方法具有3点突出的优势 ①对问题的了解要求较少 ②可以实现特征空间较复杂的划分 ③适合于用高速并行处理系统来实现
▪ 具有较强的适应和学习功能
▪ 是智能控制的一个重要分支领域
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3.1 神经网络的发展和应用
▪ 神经网络的研究至今有60多年的历史，其发 展道路曲折，目前已得到较深入而广泛的研 究与应用
• 1943年，心理学家McCulloch和数理学家 Pitts提出形式神经元数学模型，通常称为 MP模型
• 1949年，D.O.Hebb提出调整神经网络连接 权的规则（ Hebb 学习规则）
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3.1 神经网络的发展和应用
• 1986年，美国加州大学学者 D. E. Rumelhart （鲁梅尔哈特 ）和J. L. McClelland（麦克莱 兰 ）提出多层前馈网的反向传播算法（Back Bropagation），简称BP网络或BP算法
David Rumelhart
James McClelland
定量和定性操作 • 神经网络的强适应和信息融合能力使得网络
过程可以同时输入大量不同的控制信号，解 决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信 息集成和融合处理 • 这些特性特别适于复杂、大规模和多变量系 统的控制
20
3.2 神经网络的特性
▪ 硬件实现 • 神经网络不仅能够通过软件而且可借助硬件
实现并行处理 • 由超大规模集成电路实现的硬件已经面世 • 这使得神经网络具有快速和大规模处理能力
12
3.1 神经网络的发展和应用
➢预测与管理 – 股票市场预测 – 有价证券管理 – 借贷风险分析 – 信用卡管理 – 机票管理
13
3.1 神经网络的发展和应用
➢通信 – 自适应均衡 – 路由选择
➢其它 – 导航 – 电机故障检测 – 多媒体技术等
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3.2 神经网络的特性
• 神经网络是受人和动物神经系统启发，利用 大量简单处理单元互联而构成的复杂系统， 以解决复杂模式识别与行为控制问题
断扩大
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3.1 神经网络的发展和应用
➢模式识别与图像处理 – 印刷体和手写体字符识别 – 语音识别 – 签字识别 – 指纹识别 – 人脸识别 – 癌细胞检测 – 心电图和脑电图分类 – 目标检测与识别
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3.1 神经网络的发展和应用
➢控制与优化 – 化工过程控制 – 机械手运动控制 – 电弧炉电极控制 – 石油精练和食品工业中优化控制
的网络
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3.2 神经网络的特性
➢总之，神经网络具有 – 自学习 – 自适应 – 自组织 – 大规模并行处理 等特点
▪ 在自动控制领域展现了广阔的应用前景
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3.3 生物神经元的结构与功能
生物神经元的结构
• 人脑是由大量的神经元(神经细胞)组合而成 • 神经元之间互相连接 • 神经系统的基本构造是神经元 • 是处理人体内各部分之间相互信息传递的基
2
▪ 神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是 因为神经科学本身取得了巨大的进展，更 主要的原因在于发展新型计算机和人工智 能新途径的迫切需要
▪ 神经网络的研究内容相当广泛，反映了多 学科交叉技术领域的特点
3
▪ 神经网络控制是一种基本上不依赖于模型 的控制方法
▪ 适用于具有不确定性或高度非线性的控制对 象
8
3.1 神经网络的发展和应用
• 1987年，在美国召开第1届国际神经网络会议 • 1990年12月，国内首届神经网络大会在北京
举行
9
3.1 神经网络的发展和应用
➢发展趋向及前沿问题
• 对智能和机器关系问题的认识将进一步 增长
• 神经计算和进化计算将有重大的发展 • 神经网络结构和神经元芯片的作用将不
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3.2 神经网络的特性
▪ 通过训练进行学习 • 神经网络是通过所研究系统过去的数据记录
进行训练的 • 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部
数据的能力 • 因此，神经网络能够解决那些由数学模型或
描述规则难以处理的控制过程问题
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3.2 神经网络的特性
▪ 适应与集成 • 神经网络能够适应在线运行，并能同时进行
第3章 神经网络控制
主讲：范立南 沈阳大学信息工程学院
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第3章神经网络控制
▪ 3.1 神经网络的发展和应用 ▪ 3.2 神经网络的特性 ▪ 3.3 生物神经元的结构与功能 ▪ 3.4 人工神经网络模型与变换函数 ▪ 3.5 典型前馈神经网络－BP网络 ▪ 3.6 典型反馈神经网络－ Hopfield网络 ▪ 3.7 神经网络控制原理 ▪ 3.8 神经网络的应用实例模型，用 于模式分类
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3.1 神经网络的发展和应用
• 1969年M.Minsky和S.Papert发表专著“感 知机”，指出线性感知机功能有限
• 70年代，神经网络研究处于低潮
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3.1 神经网络的发展和应用
• 1982、1984年，美国物理学家J. J. Hopfield发 表2篇文章，提出一种反馈互连网，称 Hopfield网，开拓了神经网络用于联想记忆和 优化计算的新途径
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3.2 神经网络的特性
▪ 并行分布处理 • 神经网络具有高度的并行结构和并行实现能
力，因而能够有较好的耐故障能力和较快的 总体处理能力 • 特别适于实时控制和动态控制
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3.2 神经网络的特性
▪ 非线性映射 • 神经网络具有固有的非线性特性，这源于其
近似任意非线性映射（变换）能力 • 这一特性给非线性控制问题带来新的希望
本单元 • 据神经生物学家研究的结果表明，人的大脑
一般有1010～1012个神经元
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3.3 生物神经元的结构与功能
生物神经元的结构
• 大多数神经元由一个细胞体和突两部分组成
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3.3 生物神经元的结构与功能
生物神经元的结构
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3.3 生物神经元的结构与功能
生物神经元的结构
• 细胞体由细胞核、细胞质和细胞膜组成 • 突分两类，即轴突和树突
• 人工神经网络是一种非线性的映射方式，它 将输入的特征值映射到网络的输出分类结果， 并可依照其分类的误差大小或某些能量函数 来调整网络中的加权值使其达到收敛
• 这些方法模仿人的生理学习功能，并能够将 输入信息结合到分类规则中去
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3.2 神经网络的特性
▪ 神经网络对于解决模式识别问题来说比其他 方法具有3点突出的优势 ①对问题的了解要求较少 ②可以实现特征空间较复杂的划分 ③适合于用高速并行处理系统来实现
▪ 具有较强的适应和学习功能
▪ 是智能控制的一个重要分支领域
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3.1 神经网络的发展和应用
▪ 神经网络的研究至今有60多年的历史，其发 展道路曲折，目前已得到较深入而广泛的研 究与应用
• 1943年，心理学家McCulloch和数理学家 Pitts提出形式神经元数学模型，通常称为 MP模型
• 1949年，D.O.Hebb提出调整神经网络连接 权的规则（ Hebb 学习规则）
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3.1 神经网络的发展和应用
• 1986年，美国加州大学学者 D. E. Rumelhart （鲁梅尔哈特 ）和J. L. McClelland（麦克莱 兰 ）提出多层前馈网的反向传播算法（Back Bropagation），简称BP网络或BP算法
David Rumelhart
James McClelland
定量和定性操作 • 神经网络的强适应和信息融合能力使得网络
过程可以同时输入大量不同的控制信号，解 决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信 息集成和融合处理 • 这些特性特别适于复杂、大规模和多变量系 统的控制
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3.2 神经网络的特性
▪ 硬件实现 • 神经网络不仅能够通过软件而且可借助硬件
实现并行处理 • 由超大规模集成电路实现的硬件已经面世 • 这使得神经网络具有快速和大规模处理能力
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3.1 神经网络的发展和应用
➢预测与管理 – 股票市场预测 – 有价证券管理 – 借贷风险分析 – 信用卡管理 – 机票管理
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3.1 神经网络的发展和应用
➢通信 – 自适应均衡 – 路由选择
➢其它 – 导航 – 电机故障检测 – 多媒体技术等
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3.2 神经网络的特性
• 神经网络是受人和动物神经系统启发，利用 大量简单处理单元互联而构成的复杂系统， 以解决复杂模式识别与行为控制问题
断扩大
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3.1 神经网络的发展和应用
➢模式识别与图像处理 – 印刷体和手写体字符识别 – 语音识别 – 签字识别 – 指纹识别 – 人脸识别 – 癌细胞检测 – 心电图和脑电图分类 – 目标检测与识别
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3.1 神经网络的发展和应用
➢控制与优化 – 化工过程控制 – 机械手运动控制 – 电弧炉电极控制 – 石油精练和食品工业中优化控制
的网络
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3.2 神经网络的特性
➢总之，神经网络具有 – 自学习 – 自适应 – 自组织 – 大规模并行处理 等特点
▪ 在自动控制领域展现了广阔的应用前景
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3.3 生物神经元的结构与功能
生物神经元的结构
• 人脑是由大量的神经元(神经细胞)组合而成 • 神经元之间互相连接 • 神经系统的基本构造是神经元 • 是处理人体内各部分之间相互信息传递的基
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▪ 神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是 因为神经科学本身取得了巨大的进展，更 主要的原因在于发展新型计算机和人工智 能新途径的迫切需要
▪ 神经网络的研究内容相当广泛，反映了多 学科交叉技术领域的特点
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▪ 神经网络控制是一种基本上不依赖于模型 的控制方法
▪ 适用于具有不确定性或高度非线性的控制对 象
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3.1 神经网络的发展和应用
• 1987年，在美国召开第1届国际神经网络会议 • 1990年12月，国内首届神经网络大会在北京
举行
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3.1 神经网络的发展和应用
➢发展趋向及前沿问题
• 对智能和机器关系问题的认识将进一步 增长
• 神经计算和进化计算将有重大的发展 • 神经网络结构和神经元芯片的作用将不
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3.2 神经网络的特性
▪ 通过训练进行学习 • 神经网络是通过所研究系统过去的数据记录
进行训练的 • 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部
数据的能力 • 因此，神经网络能够解决那些由数学模型或
描述规则难以处理的控制过程问题
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3.2 神经网络的特性
▪ 适应与集成 • 神经网络能够适应在线运行，并能同时进行