第三章-神经网络控制及应用(基础)
神经网络控制应用研究
途径 , 成为人工智能研究领域中的后起之秀 , 它具有 很强的自学习能力 , 并能对不完整信息进行补全 , 根 据已学会的知识和处理问题的经验对复杂问题作出 合理的判断决策, 给出较满意的解答, 或对未来过程 作出有效的预测和估计。主要应用有语言处理、 市场 分析预测估值、 系统诊断、 事故检查、 密码破译、 知识 表达、 智能机器人和模糊评判等。 3 . 3 控制工程 神经网络在机器人运动控制、 工业生产中的过程 控制等复杂控制问题方面有独特之处。与传统计算 机控制方式相比, 神经网络更适宜于组成快速实时自 适应控制系统。主要应用有多变量自适应控制、 变结 构优化控制、 并行分布控制和智能及鲁棒控制等。 3 . 4 优化计算和联想记忆
App lication S tudy on N eural N etwork s Con trol
ZHANG Song lan
( School o f E lectr ic ity Eng ineer ing of YC I T, Y ancheng 224003, Ch ina) Abstrac t : Th is paper g ives a brief introduction to neura l netwo rk contro.l F irstly , the dev elopment and the structure o f neura l net w ork is introduced. Secondly , severa l sche m es of neura l network contro l are d iscussed and their pr inciples are g iven. Th irdly , app lications o f neural ne t w orks on industry are summ arized. F ina lly , the cha racte ristic o f neural netwo rk and ex isting questions are summ ed up. K ey word s : neura l netwo rk; self o rganiza tion ; adaptive control
控制工程中的神经网络模型及应用
控制工程中的神经网络模型及应用随着科技的不断进步，人工智能领域的发展也越来越受到人们的关注。
神经网络模型是一种模仿人脑神经元处理信息的计算模型，可以模拟人脑的学习和决策过程，因此被广泛应用于控制工程领域。
本文将介绍控制工程中的神经网络模型及其应用。
一、神经网络模型神经网络模型是一种基于神经元之间相互连接的数学模型，它可以通过对大量数据的学习和训练来实现自主的决策和预测。
神经网络模型的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的数量和神经元的数量可以根据具体问题进行调整。
在神经网络模型中，每个神经元都拥有多个输入和一个输出，其中每个输入都与某个权值相乘，并加上一个偏置值。
最后，所有的输出通过激活函数进行输出。
二、神经网络在控制工程中的应用1. 控制器设计神经网络可以被用来设计控制器，通过学习大量的样本数据，神经网络可以对未知情况进行预测和反馈，从而实现更加有效的控制。
例如，在电机控制系统中，神经网络可以通过对电机的转速、误差等参数进行学习和训练，从而设计出更加精确的控制器。
2. 过程建模神经网络也可以被用来对复杂的系统过程进行建模和预测，例如模式识别、噪声预测、目标检测等。
例如，在工业生产中，神经网络可以通过对生产过程中的各种参数进行学习和训练，从而建立出一个准确的生产模型，以实现自主的生产和监控。
3. 优化问题神经网络可以被用来解决各种优化问题，例如最大化或最小化某个目标函数。
例如在自动驾驶汽车系统中，神经网络可以通过对车辆周围环境的学习和训练，从而实现自主驾驶和路径规划。
三、神经网络模型的优势1. 鲁棒性神经网络模型具有较强的鲁棒性，可以容忍一定的误差和干扰，从而保证了控制系统的可靠性。
2. 精确性由于神经网络模型具有强大的学习和预测能力，因此可以实现更加精确的控制和决策，从而提高了系统的效率和质量。
3. 自主性神经网络模型可以自主地进行决策和预测，避免了传统的控制系统中需要手动设计控制器的问题，从而提高了控制系统的智能程度。
神经网络控制及应用辨识与控制
第九页，课件共有62页
3.2 神经网络系统辨识
3.2.2.1系统正模型的神经网络辨识
u(k)
z -1
z -1
u(k-1) u(k-2)
y (k) P
yˆ(k)
神经网络
yˆ(k3) yˆ(k2)
yˆ(k 1) e(k)
z -1
z -1
z -1
并联结构
10
10
第十页，课件共有62页
3.2 神经网络系统辨识
系统逆模型辨识的两种结构
12
12
第十二页，课件共有62页
3.2 神经网络系统辨识
3.2.2.3 神经网络系统辨识应用实例
建立加热炉中钢坯表面温度预报模型
在BP网络的基础之上把输出端信号通过延时环节反馈到输入端，从而形成 动态BP网络 。
炉膛温度 U
z 1 t
钢坯表面温度
神经网络辨识模型
13 13
第十三页，课件共有62页
y= 0.0028 0.9907 0.0101 0.9565 0.0217 0.0061 0.0242 0.0021 0.9919
19 19
第十九页，课件共有62页
3.2 神经网络系统辨识
例四：RBF网络在股市价格中的应用
这里将3天作为一个周期，3天的股票价格作为网络的输入向量，输出为预测日 当天的股票价格。
0.0724 0.1909 0.134 0.2409 0.2842 0.045 0.0824 0.1064 0.1909 0.1586 0.0116 0.1698 0.3644 0.2718 0.2494;
0.2634 0.2258 0.1165 0.1154 0.1074 0.0657 0.061 0.2623 0.2588 0.1155 0.005 0.0978 0.1511 0.2273 0.322]';
深度学习原理与TensorFlow实践 第3章 神经网络
深度学习原理与Tensorflow实践
生物神经元
3.3
神经网络基础知识—MP模型
深度学习原理与Tensorflow实践
MP模型示意图
3.4
神经网络基础知识—MP模型
深度学习原理与Tensorflow实践
3.5
神经网络基础知识—MP模型
深度学习原理与Tensorflow实践
3.6
神经网络基础知识—感知机
3.9
神经网络基础知识—梯度下降法
梯度是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函 数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大。
深度学习原理与Tensorflow实践
3.10
神经网络基础知识—梯度下降法
深度学习原理与Tensorflow实践
3.11
深度学习原理与Tensorflow实践
3.14
神经网络基础知识—三层感知机
三层感知机神经网络。 其中 L1层是输入层， L2层是隐含层， L3层是输出 层。与两层感知机不同的是三层感知机神经网络增加了隐含层。
深度学习原理与Tensorflow实践
3.15
神经网络基础知识—万能逼近定理
Cybenko等于1989年证明了具有隐含层（最少一层）感知机神经网络 在激励函数(也称激活函数)为sigmoid函数的情况下具有逼近任何函数 的作用。Hornik 等在1991年更加证明激励函数为任何非常数函数的情 况同样适用。这就是著名的万能逼近定理（universal approximation theorem）。也就是一个仅有单隐藏层的神经网络, 在神经元个数足够 多的情况下，通过非线性的激活函数，足以拟合任意函数。
神经网络设计课程设计
神经网络设计课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解神经网络的基本概念，掌握其结构和工作原理。
2. 学生能描述神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
3. 学生能掌握神经网络的训练和优化方法，了解超参数调整对网络性能的影响。
技能目标：1. 学生能运用编程工具（如Python、TensorFlow等）搭建简单的神经网络模型。
2. 学生能通过调整网络结构、参数等手段优化模型性能，解决实际问题。
3. 学生能运用所学知识，对神经网络进行调试、评估和改进。
情感态度价值观目标：1. 学生对神经网络技术产生兴趣，培养探究精神和创新意识。
2. 学生在团队合作中学会相互尊重、沟通与协作，提高解决问题的能力。
3. 学生认识到神经网络技术在现实生活中的价值，关注其对社会发展的影响。
课程性质：本课程为选修课，旨在拓展学生的知识视野，提高实践操作能力。
学生特点：学生具备一定的编程基础和数学知识，对新技术充满好奇心。
教学要求：结合理论讲解与实践操作，引导学生主动探究，注重培养学生的动手能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成神经网络模型的搭建和优化，解决实际问题。
二、教学内容1. 神经网络基本概念：介绍神经元模型、网络结构，理解全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络等不同类型的神经网络。
- 教材章节：第二章 神经网络基础2. 神经网络应用场景：分析图像识别、自然语言处理等领域的神经网络应用案例，探讨神经网络的优势和局限性。
- 教材章节：第三章 神经网络应用3. 神经网络搭建与训练：学习使用Python、TensorFlow等工具搭建神经网络，掌握前向传播和反向传播算法，了解损失函数和优化器的选择。
- 教材章节：第四章 神经网络搭建与训练4. 神经网络优化策略：研究超参数调整、正则化、批量归一化等方法，探讨如何提高神经网络性能。
- 教材章节：第五章 神经网络优化5. 实践项目：结合所学知识，开展图像分类、文本情感分析等实践项目，培养学生解决实际问题的能力。
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。
神经网络控制器课件
小车倒立摆系统的控制
1. 示意图 2. 数学model：
m Lϕ 2 sin ϕ − 3 / 8g sin( 2ϕ) − fx′ + u ′ x′ = M + m(1 − 3 / 4 cos2 ϕ)
[
]
3 ′ ϕ ′′ = ( g sin ϕ − x′ cosϕ ) 4L
令
NN在控制器设计中的几条路 存在的几个问题 本章简介
神经网络原理
王永骥
2
NN控制器几条路 NN控制器几条路
1. 与已有控制结构的结合，如：NN自适 应控制（NN MRAC 、NN STR：直接、 2. 间接）、NN-PID、NN-IMC（PC） 3. 与已有控制方法的结合，如：NN-Fuzzy 控制、NN-expert控制 4. NN特有的控制器设计方法，如：监督 学习控制（SNC）、评价学习控制器 （ACE）、无模型的控制器设计方法 （单个元的或网络的，即按误差调整的）
一般控制系统可包含前馈和反馈控制器两种 （前馈：由期望输出产生控制信号，反馈：由 期望与实际之差产生控制信号） MRAC思路是给定期望响应的动态模型， 利用期望与实际输出之差去改变调节器参数， 使对象+控制器形成的闭环系统对给定信号的 响应与参考模型一致。当给定模型稳定时，闭 环系统稳定并改善了动态响应。 调节机构设计：可利用Lyapunov或Popov方法 以保证闭环的稳定
参考模型
神经网络原理
王永骥
23
NN MRAC 图
神经网络原理
王永骥
24
NN控制框图 NN控制框图
神经网络原理
王永骥
25
MRAC训练数据 MRAC训练数据
神经网络原理
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
()
2019年西南石油大学电气信息学院硕士研究生考试大纲-智能控制及应用
掌握将实际问题转化为产生式的方法；理解人机界面在专家系统中的功能和作用。
6.1 专家系统基本思想 6.2 专家系统的应用 重点：专家领域知识的构成及表示方法；推理机的工作原理
难点：专家系统知识获取、扩充、修改方法
第七章 应用举例
（4 学时）
目的要求：根据工程实例比较多种智能算法的优劣，通过讨论及实验数据说明智能算法与普
5.1 遗传算法的基本操作
5.2 遗传算法实现与改进 5.3 遗传算法在智能控制中应用 重点：遗传算法原理、在智能控制中的应用
难点：遗传算法实现方法与控制系统设计
第六章 专家系统
（4 学时）
目的要求：理解专家系统的构成；了解目前常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、
框架、状态空间、逻辑模式、脚本、过程、面向对象等知识表示方法；理解推理机的构成，
《智能控制及应用》课程教学大纲
一、课程基本信息
中文名称：智能控制及应用
英文名称：Intelligence Control and its Application
开课学院：电气信息学院
课程编码：Z5210301
学分：2.5
总学时：40
适用专业：控制工程、控制理论与控制工程
修读基础: 《高等数学》、《自动控制原理》、《现代控制理论》 主讲教师：
必修实验项目 项目编
序号 码
项目名称
1
基于 BP 神经网络的自整定 PID 控制仿真
2
直线倒立摆模糊控制设计
选修实验项目 项目编
序号 码
项目名称
1
用遗传算法求解函数最优化问题
2
双容水箱模糊控制设计
3
基于 SIMULINK 的控制系统的双模糊控制
神经网络控制PPT培训课件
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。
p = [1 3 2;2 4 1]; 统计学在解决机器学习问题中起着基础性的作用。
a=sim(net,testpoints);
% 仿真
RBF网络的输入输出关系
* 无监督学习不需要知道期望输出，在训练过程中，只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权
* 强化学习不需要给出目标输出，它采用一个评论员来评价与给定输入相对应的神经网络输出的优度
Hansen)和萨拉蒙(P. AJN相当于强化学习需要的教师，其作用 (1) 通过不断的奖惩强化学习，使AJN逐渐训练成一个熟练的教师； 径向基神经网络
• Inner recurrent层间元相互 其中，由神经网络和模糊控制相结合构成模糊神经网络，由神经网络和专家系统相结合构成神经网络专家系统等。
* 对于离散Hopfield网络，若按异步方式调整状态，且连接权矩阵W为对称阵，则对于任意初态，网络都最终收敛到一个吸引子。 * NN直接STC结构基本上与直接逆控制相同，由一个NN控制器和一个能在线修正的NN估计器组成。
神经网络及应用第三章感知器神经网络
Neural Networks & Application1第3章感知器神经网络z 单层感知器z 多层感知器z 基本BP 算法z 标准BP 算法的改进z 基于BP 算法的多层感知器设计基础z 基于BP 算法的多层感知器应用与设计实例z课件下载：:8080/aiwebdrive/wdshare/getsh are.do?action=exhibition&theParam=liangjing@zzu.e Neural Networks & Application23.1 单层感知器z 1958年，美国心理学家Frank Rosenblatt 提出一种具有单层计算单元的神经网络，称为Perceptron, 及感知器。
z感知器研究中首次提出了自组织、自学习的思想，而且对于所能解决的问题存在着收敛算法，并能从数学上严格证明，因而对神经网络的研究起了重要推动作用。
z单层感知器的结构与功能都非常简单，所以在解决实际问题时很少被采用，但在神经网络研究中具有重要意义，是研究其他网络的基础，而且较易学习和理解，适合于作为学习神经网络的起点。
Neural Networks & Application33.1 单层感知器z3.1.1 感知器模型单层感知器：只有一层处理单元的感知器12(,,...,)Tm o o o =O 单层感知器输入层（感知层）输出层（处理层）12(,,...,)Tn x x x =X 12(,,...,),1,2,...,T j j nj w w w j m==j W Neural Networks & Application43.1 单层感知器对于处理层中任一节点，其净输入net ’j 为来自输入层各节点的输入加权和离散型单层感知器的变换函数一般采用符号函数1'nj ij ii net w x ==∑0sgn(')sgn()sgn()nT j j j ij i j i o net T w x ==−==∑W XNeural Networks & Application53.1 单层感知器z 3.1.2 感知器的功能z单计算节点感知器就是一个M-P 神经元模型，采取符号变换函数，又称为符号单元。
《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
第三章神经网络控制及应用基础
2019/12/11
18
3.1.3.1 人工神经元模型
x1
x1 w1j
神┆
oj
┆wij
oj
经
xi
元 模
┆ xn
(a)多输入单输出
xi ┆wnj
xn
(b)输入加权
型
示
x1 w1j
x1 w1j
意 图
┆wij xI ┆wnj
oj
┆ wij
oj
∑
xI
∑f
┆ wnj
xn
xn
2019/12/11
(c)输入加权求和
12
2019/12/11
13
3.1.2.2 生物神经元的信息处理机理
信息的产生
神经元间信息的产生、传递和处理是一 种电化学活动。
神经元状态：
静息
膜电位：
极化
兴奋
去极化
抑制
超极化
2019/12/11
14
3.1.2.2 生物神经元的信息处理机理
信 息 的 传 递 与 接 收
2019/12/11
15
3.1.2.2 生物神经元的信息处理机理
信息的整合
空间整合：同一时刻产生的刺激所引起的膜电 位变化，大致等于各单独刺激引起的膜电位变 化的代数和。
时间整合：各输入脉冲抵达神经元的时间先后 不一样。总的突触后膜电位为一段时间内的累 积。
2019/12/11
16
3.1.2.3 生物神经网络
• 由多个生物神经元以确定方式和拓扑结构
输入样本
神经网络
自动提取 非线性映射规则
输出样本
2019/12/11
非线性映射功能
4
3.1.1 神经网络的基本特征与功能
- 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)。
信
息
轴突
的
传
递
与
突触前
接
突触后
收
突触间隙 树突或胞体
2021/3/24
15
3.1.2.2 生物神经元的信息处理机理
信息的整合
空间整合:同一时刻产生的刺激所引起的膜电 位变化,大致等于各单独刺激引起的膜电位变化 的代数和。
时间整合:各输入脉冲抵达神经元的时间先后 不一样。总的突触后膜电位为一段时间内的累 积。
2021/3/24
32
3.1.3.2 人工神经网络模型
神经网络的学习算法: •有导师学习(有监督学习) •无导师学习(无监督学习)
2021/3/24
33
3.1.3.2 人工神经网络模型
常用学习规则一览表
学习规则 Hebbian Perceptron
权值调整
向量式
元素式
Wj f (WjT X)X
wij f (WjT X)xi
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
输入样本
神经网络
自动提取 非线性映射规则
输出样本
2021/3/24
非线性映射功能
4
3.1.1 神经网络的基本特征与功能
2021/3/24
传统分类能力
ANN 分类能力
分类与识别功能
5
3.1.1 神经网络的基本特征与功能
2021/3/24
优化计算功能
6
2021/3/24
Wj [d j- sgn(WjT X)]X wij [dj- sgn(WjT X)]xi
权值 初始化
0
任意
学习方式 无导师 有导师
转移函数 任意
二进制
Delta
Wj (dj-oj) f (netj)X wij (dj-oj) f (netj)xi
任意 有导师
连续
Widrow-Hoff Wj (dj-WjT X)X
经 元 的
0 f(x)= cx
1
x≤0 0x＜c＜x≤x xc
f (x)
转
(3-9)
移
1.0
函
数
x
0
xc
2021/3/24
25
3.1.3.2 人工神经网络模型
按
神
经
○○○
元
连
接
○
○
○○
方
式
○
○○
○
○
分
类
层次型结构
2021/3/24
26
3.1.3.2 人工神经网络模型
按
神
经
○○ ○ ○ ○
元
连
○○○○
21
3.1.3.1 人工神经元模型
神 经 元
n
ne tj Tj nejt wijxi WT j X (3-5)
的
i0
数
学
模 型
oj=f(netj)=f (WjTX)
(3-6)
2021/3/24
22
3.1.3.1 人工神经元模型
神 (1)阈值型转移函数
经 元
1 x≥0
f(x)=
的
0 x＜0
转
f (x)
接
方
式
○ ○ ○○ ○
分
类
输出层到输入层有连接
2021/3/24
27
3.1.3.2 人工神经网络模型
按
神
○
○
○
经
元
连
○
○
○○
接
方
式○
○○
○
○
分
类
层内有连接的层次型结构
2021/3/24
28
3.1.3.2 人工神经网络模型
按 神 经 元 连 接 方 式 分 类
全互连型结构
2021/3/24
29
3.1.3.2 人工神经网络模型
17
3.1.3人工神经元模型及人工神经网络模型
神经元及其突触是神经网络的基本器件。因此, 模拟生物神经网络应首先模拟生物神经元。在人 工神经网络中,神经元常被称为“处理单元”。有 时从网络的观点出发常把它称为“节点”。人工 神经元是对生物神经元的一种形式化描述。
2021/3/24
18
3.1.3.1 人工神经元模型
(3-2)
i1
2021/3/24
20
3.1.3.1 人工神经元模型
n
神
netj (t) wijxi(t)
经
i1
元
的
net’j=WjTX
数
学 Wj=(w1 w2 … wn)T
模 型
X=(x1 x2 … xn)T
(3-3) (3-4)
令x0=-1,w0=Tj,则有-Tj=x0w0
2021/3/24
按
网
络
○○○
信
息
○
○
○○
流
向 分
○
○○
○
○
类
前馈型网络
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30
3.1.3.2 人工神经网络模型
按 网
〇
络
信
〇
〇
息 流
〇
向
分
类
〇
〇
反馈型网络
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3.1.3.3 人工神经网络的学习
神经网络能够通过对样本的学习训练,不 断改变网络的连接权值以及拓扑结构,以使网 络的输出不断地接近期望的输出。这一过程 称为神经网络的学习或训练,其本质是可变权 值的动态调整。
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16
3.1.2.3 生物神经网络
• 由多个生物神经元以确定方式和拓扑结构
相互连接即形成生物神经网络。
• 生物神经网络的功能不是单个神经元信息
处理功能的简单叠加。
• 神经元之间的突触连接方式和连接强度不
同并且具有可塑性,这使神经网络在宏观 呈现出千变万化的复杂的信息处理能力。
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3.1.1 神经网络的基本特征与功能
问题解答
知识分布式表示 知识获取、知识库
平行推理
输入数据
变量变换
求解的问题
由同一 神经网 络实现
神经网络专家系统的构成
知识处理功能
7
3.1.2 生物神经元及其信息处理
▪生物神经元 ▪人工神经元模型
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8
3.1.2 生物神经元及其信息处理
人类大脑大约包含有1.41011个神经元, 每个神经元与大约103～105个其它神经 元相连接,构成一个极为庞大而复杂的网 络,即生物神经网络。
四部分组成。用来完成神经元间信息的接收、 传递和处理。
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11
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12
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3.1.2.2 生物神经元的信息处理机理
信息的产生
神经元间信息的产生、传递和处理是一 种电化学活动。
神经元状态:
静息
膜电位:
极化
兴奋
去极化
抑制
超极化
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14
3.1.2.2 生物神经元的信息处理机理
19
3.1.3.1 人工神经元模型
n
神
oj(t)f{[ wijxi(tij)]Tj}
(3-1)
经
i1
元 的 数
τij—— 输入输出间的突触时延; Tj —— 神经元j的阈值; wij—— 神经元i到 j 的突触连接系数或称
学
权重值;
模 f ()——神经元转移函数。
型
n
oj(t1)f{[ wijxi(t)]Tj}
移
函
1 .0
数
0
(3-7)
x
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3.1.3.1 人工神经元模型
神 (2)非线性转移函数
经
元 的
f (x) 11ex (3-8)
1ex f (x) 1ex
转
f (x)
f (x)
移
函
1.0
数
0.5
x
0
1.0
0
x
-1.0
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3.1.3.1 人工神经元模型
神 (3)分段线性转移函数
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3.1.2 生物神经元及其信息处理
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明,神经元(Neuron)是脑组织 的基本单元,是人脑信息处理系统的 最小单元。
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10
3.1.2 生物神经元及其信息处理
3.1.2.1生物神经元的结构
生物神经元在结构上由
细胞体(Cell body) 树突(Dendrite) 轴突(Axon) 突触(Synapse)
人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能 的信息处理系统。
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3.1.1神经网络的基本特征与功能
结构特征: 并行式处理 分布式存储 容错性
能力特征: 自学习 自组织 自适应性
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3.1.1 神经网络的基本特征与功能
联 想 记 忆 功 能
3.1.1 神经网络的基本特征与功能
第三章 人工神经网络 控制及应用
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人工神经网络定义
神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按 某种方式相互连接而形成的计算系统,该系统是靠 其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。
人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的 处理单元组成的系统,其功能取决于网络的结构、 连接强度以及各单元的处理方式。
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