神经网络控制理论基础
人工智能控制技术课件：神经网络控制
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
神经网络第2章神经网络控制的基本概念
正则化
正则化是一种防止模型过拟合 的技术，通过在损失函数中增 加惩罚项来约束模型复杂度。
常见的正则化方法包括L1正则 化、L2正则化和dropout等。
正则化可以帮助模型在训练过 程中更加关注数据的统计规律， 而不是单纯地记忆训练数据。
推荐系统
总结词
推荐系统是利用神经网络对用户的行为和兴趣进行分 析和预测，为其推荐相关内容或产品的系统。
详细描述
推荐系统是利用神经网络对用户的行为和兴趣进行分析 和预测，为其推荐相关内容或产品的过程。通过训练神 经网络，可以使其学习到用户的兴趣和行为模式，进而 实现个性化的推荐。在电子商务领域，推荐系统可以根 据用户的购物历史和浏览行为为其推荐相关商品或服务 ，提高用户的购买率和满意度。在新闻推荐领域，推荐 系统可以根据用户的阅读历史和兴趣为其推荐相关的新 闻文章或视频，提高用户的阅读体验和粘性。
早停法
早停法是一种防止模型过拟合的 技术，通过提前终止训练来避免
模型在验证集上的性能下降。
在训练过程中，当模型在验证集 上的性能开始下降时，就应该停
止训练，以避免过拟合。
早停法可以帮助节省计算资源和 时间，同时提高模型的泛化能力。
Dropout技术
Dropout是一种正则化技术，通过随 机关闭网络中的一部分神经元来防止 过拟合。
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Dropout可以帮助模型更加泛化地学 习数据分布，提高模型的鲁棒性和泛 化能力。
在训练过程中，每个神经元有一定的 概率被随机关闭，这样在每次前向传 播和反向传播时，网络的连接结构都 会有所不同。
神经网络控制
神经网络控制随着先进的计算技术的发展和大量的计算资源的获得，神经网络控制已经成为一种重要的控制方法。
神经网络控制通过建立神经网络模型对系统进行建模和控制，可以适用于不确定性较大、非线性程度较高的系统。
本文将从以下几个方面进行讨论。
1. 神经网络的基本原理神经网络是一个由大量神经元相互连接的关系网络。
神经元是生物神经系统中的基本单位，它接收神经元的输入，对输入进行处理，并将处理结果输出到其他神经元。
神经网络通过对神经元之间的连接强度进行学习，从而实现对输入和输出之间的映射。
神经网络的结构包含输入层、隐层和输出层。
输入层接收外部输入，隐层进行处理，最终的输出由输出层输出。
各层之间的连接权重是从样本学习中学得的。
在训练过程中，神经网络通过误差反向传播算法进行训练，从而得到最小误差的权值。
2. 神经网络控制的研究现状神经网络控制已经成为控制领域的一个热门研究方向。
在国内外均有大量的研究成果和应用案例。
神经网络控制在机器人控制、无人驾驶汽车控制、空间飞行器控制等领域中被广泛应用。
3. 神经网络控制在机器人控制中的应用机器人控制是神经网络控制的一个重要应用领域。
神经网络控制可以解决机器人控制中的多方面问题，如动力学建模、逆运动学、轨迹规划、控制等。
神经网络控制在机器人控制中的应用有：（1）运动控制神经网络控制可以对机器人的运动进行控制。
在机器人运动控制中，神经网络控制可以通过监督学习，对机器人的动力学进行建模，解决运动控制中的逆运动学问题。
同时，神经网络控制可以实现机器人的运动轨迹控制，保证机器人运动的平稳性和精度性。
（2）感知控制神经网络控制可以对机器人的感知进行控制。
机器人的传感器可以观测到周围环境的信息，神经网络控制可以对这些信息进行处理，并通过控制机器人的动作，使机器人具有基本的感知能力，如避障、跟踪等。
（3）智能控制在机器人控制中，神经网络控制可以实现机器人的智能控制。
神经网络控制可以对机器人进行学习和适应性，根据环境的变化，实现机器人的自适应控制，从而使机器人具有较强的智能性和自主性。
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
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
()
神经网络控制
M—P模型的提出兴起了对神经网络的研究。
(2) 1949年心理学家D．O．Hebb提出神经元之间突触联系强度可变 的假设。他认为学习过程是在突触上发生的，突触的联系强度随其前 后神经元的活动而变化。根据这一假设提出的学习率为神经网络的学 习算法奠定了基础。
(3) 1958年，Rosenblatt提出感知机，第一次把神经网络的研究付 诸工程实践。这是一种学习和自组织的心理学模型，它基本上符合 神经生理学的知识，模型的学习环境是有噪声的，网络构造中存在 随机连接，这符合动物学习的自然环境。这种类型的机器显然有可 能应用于模式识别、联想记忆等方面。
3．兴盛阶段
再次兴起的原因：
（1）计算机不具备学习能力。在处理能明确定义的问题或运用能明 确定义的概念作为知识时，计算机比较容易对它们进行处理，但是对 一些知识背景不清楚、推理规则不明确、环境信息十分复杂的知识处 理或是算法难以提取的信息处理任务往往感到很困难。 （2）日本第五代机计划远未达到预想水平，也倾向使人觉得有必要 进一步弄清人们习以为常的认知功能是如何进行的．这些认知功能包 括视、听觉感知，学习记忆，运动控制等．从而使人们认识到不能拘 泥一格而必须开拓新的思路，探索新的人类智能实现途径。这时原来 已出现过的，与人脑的生理组织更为接近的神经网络模型就自然成为 理想的候选模型。
兴盛阶段的标志：
（1）近些年来．许多科学家提出了许多种具备不同信息处理能力的神 经网络模型，至今为止。约已开发出了三十多种。神经网络也 被应用到了许多信息处理领域，如模式别、自动控制、信号处理、辅助 决策、人工智能等等。 （2）神经计算机的研究也为神经网络的理论研究和应用研究促供了 强有力的支持，各大学、科研团体和公司开发了许多神经网络模拟软 件包、各种型号的电子神经计算机以及许多神经网络芯片。 （3）1987年6月在美国加州举行了第一届神经网络国际会议，并成立 了国际神经网络学会，以后每年召开两次国际联合神经网络大会 (IJCNN)。 1990年12月在北京召开了我国首届神经网络学术大会，在南 京召开的1991中国神经网络学术大会上成上了中国神经网络学会。当前 发行了两种专门介绍神经网络研究的刊物，《IEEE Transaction on Neural Network》和《Neural Network》
控制系统的神经网络模型控制方法
控制系统的神经网络模型控制方法控制系统是现代工业生产过程中不可或缺的关键组成部分。
神经网络模型控制方法在控制系统领域中得到了广泛应用，其独特的特点和优势使其成为一种有效的控制策略。
本文将介绍神经网络模型控制方法的基本原理、应用领域以及未来发展方向。
一、神经网络模型控制方法的基本原理神经网络模型控制方法利用人工神经网络来建立控制系统的数学模型，以实现对系统的准确控制。
其基本原理包括神经网络模型的建立、训练和控制。
1.1 神经网络模型的建立神经网络模型通过对系统的输入和输出数据进行采样和处理，建立起系统的模型。
常见的神经网络模型包括前馈神经网络和递归神经网络，它们通过各自的网络结构和神经元连接方式来模拟系统的非线性特性。
1.2 神经网络模型的训练神经网络模型的训练是指通过对已知输入输出数据进行学习，调整神经网络模型的连接权值和阈值，使得模型能够准确地拟合实际系统的动态特性。
常用的训练算法包括误差反向传播算法和径向基函数网络算法等。
1.3 神经网络模型的控制神经网络模型的控制是指根据系统的状态信息，利用训练好的神经网络模型对系统的输出进行调整，以实现对系统的控制。
控制方法可以根据系统的要求和目标来设计，常见的方法包括比例积分微分控制器、模糊控制器和自适应控制器等。
二、神经网络模型控制方法的应用领域神经网络模型控制方法能够应用于各种不同类型的控制系统，具有广泛的应用领域。
2.1 工业控制系统神经网络模型控制方法在工业控制系统中得到了广泛应用，如机械控制、化工控制和电力系统控制等。
神经网络模型能够准确地建立起系统的数学模型，实现对系统动态特性的精确控制。
2.2 交通控制系统交通控制系统是一个典型的复杂系统，神经网络模型控制方法在交通灯控制、路径规划和交通流优化等方面具有广泛的应用价值。
通过对交通数据的采集和处理，神经网络模型能够准确地预测交通流量，优化交通信号控制策略，提高交通效率。
2.3 机器人控制系统神经网络模型控制方法在机器人控制系统中能够实现对机器人动作和决策的精确控制。
神经网络控制技术研究及其应用
神经网络控制技术研究及其应用神经网络控制技术是一种将人工神经网络应用于控制系统的技术，它是近年来发展非常迅速的一种新兴技术。
神经网络控制技术具有自适应性和学习能力等优点，可以较好地解决传统控制技术无法解决的问题，因此在航天、工业、交通等领域得到了广泛应用。
一、神经网络控制技术的基本原理神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，它由许多互相连接的处理单元组成，每个单元都能够接受、处理并传递信息。
神经网络控制技术通过建立神经网络模型实现对复杂控制系统的控制。
根据神经网络的学习能力，可以通过输入输出数据来训练神经网络模型，不断修正连接权值，使得神经网络的输出符合系统的实际要求。
同时，神经网络也可以实现自适应控制，根据系统的实时响应情况，调整控制策略，使系统始终处于最佳工作状态。
二、神经网络控制技术的应用1. 工业自动化在工业自动化领域，神经网络控制技术可以广泛应用于电力系统、化工过程、废气处理等方面。
例如，在电力系统中，神经网络控制技术可以根据电网的实时负荷情况进行自适应调节，实现对电力系统的优化控制，提高其稳定性和可靠性。
2. 交通运输在交通运输领域，神经网络控制技术可以被应用于智能交通系统、车辆控制、航空航天等方面。
例如，在智能交通系统中，神经网络控制技术可以根据道路流量情况自适应调节信号灯时间，优化交通流量，提高道路通行效率。
3. 机器人控制在机器人控制领域，神经网络控制技术可以被应用于机器人动作规划、姿态控制、机器人视觉等方面，可以实现复杂机器人控制和运动控制。
例如，在机器人视觉方面，神经网络控制技术可以通过对大量图像进行学习和识别，实现智能机器人视觉控制。
三、神经网络控制技术的发展趋势随着信息技术的飞速发展，神经网络控制技术也将得到进一步的拓展。
未来，神经网络控制技术将在多智能体控制、网络化控制、自主控制等方面发挥更大作用。
此外，基于深度学习的神经网络控制技术也是一个重要的发展方向，它将更好地应用于各种控制系统中，实现更为高效和智能的控制。
控制系统中的神经网络控制理论与应用
控制系统中的神经网络控制理论与应用神经网络控制理论在控制系统中的应用日益广泛。
本文将从神经网络控制的定义和原理入手，深入探讨其在控制系统中的理论与应用方面。
一、神经网络控制的定义和原理神经网络控制是利用神经网络模型来实现对控制系统的建模与控制。
神经网络是一种模仿生物神经元网络结构和功能的人工神经网络模型。
其原理基于多层次、并行处理的结构，通过学习和适应能力实现对系统的建模和控制。
神经网络控制的核心是建立适当的网络结构和权值，并通过学习算法对其进行训练。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、递归神经网络和径向基函数神经网络等。
通过对输入信号的处理和网络参数的调整，神经网络能够实现对复杂系统的非线性建模和控制。
二、神经网络控制在控制系统中的应用1. 神经网络控制在自适应控制中的应用神经网络具有自适应性和非线性映射能力，适合用于自适应控制。
其能够通过学习和反馈调整网络参数，实现对系统的模型自适应和参数识别。
在自适应控制中，神经网络能够实时跟踪系统的变化，并做出相应的控制调整，提高系统的鲁棒性和适应性。
2. 神经网络控制在优化控制中的应用神经网络能够通过学习和优化算法，对系统的控制策略进行优化。
在优化控制中，神经网络可以作为一个强大的优化工具，通过学习系统的状态和控制规律，找到最优的控制策略，提高系统的性能和效率。
3. 神经网络控制在非线性系统控制中的应用传统的控制方法在处理非线性系统时常常面临困难，而神经网络可以有效地处理非线性系统的建模和控制。
通过神经网络的非线性映射能力，可以准确地描述和控制非线性系统的动态性质。
在非线性系统控制中，神经网络能够处理多变量和耦合的系统，并实现对系统的非线性控制。
4. 神经网络控制在智能控制中的应用神经网络具有学习和适应的能力，可以通过不断的学习和训练提高系统的控制能力。
在智能控制中，神经网络能够根据系统的运行状态和外部环境对控制策略进行优化和调整，实现对系统的智能化控制。
第三章神经网络控制及应用基础
类
〇
〇
反馈型网络
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31
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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32
3.1.3.2 人工神经网络模型
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)
移
函
1.0
数
0
(3-7)
x
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23
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)
1
1 e
x
(3-8)
1 ex f (x) 1 ex
型
n
o j (t 1) f {[ wij xi (t)] T j}
(3-2)
i 1
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20
3.1.3.1 人工神经元模型
n
神
netj (t) wij xi (t)
经
i 1
元
的
net’j=WjTX
数
学 Wj=(w1 w2 … wn)T
模 型
X=(x1 x2 … xn)T
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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1
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
神经网络理论基础 神经网络控制课件(第三版)
神经网络理论基础
人脑
人的思维由脑完成
人脑约由10^11～10^12个神经元组成，每个神经 元约与10^4～10^5个神经元连接，能接受并处理 信息。因此，人脑是复杂的信息并行加工处理 巨系统。
人脑
可通过自组织、自学习，不断适应外界环境的 变化。其自组织、自学习性来源于神经网络结 构的可塑性，主要反映在神经元之间连接强度 的可变性上。
基础
神经网络理论基础
• 引言
• 生物神经元与人工神经元模型 • 感知器 • 线性神经网络 • 多层前馈网络与BP学习算法 • 径向基函数神经网络 • 小脑模型神经网络 • PID神经网络 • 局部递归型神经网络 • 连续型Hopfield网络 • 应用Simulink设计神经网络 • 应用GUI设计网络 • 小结
静态与动态网络 2. 按连接方式分：前馈型与反馈型 3.按逼近特性分：全局逼近型与局部逼近型 4.按学习方式分：有导师的学习；无导师的学习；
再励学习三种 从总的方面讲，一般将神经网络分为： 前馈、反馈、 介绍模拟生物神经元的人工神经元模型 2. 阐述控制中常用的前馈型与反馈型网络的理论
人工神经网络
人工神经网络 是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建 立的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。
人工神经网络 信息处理由人工神经元间的相互作用来实现， 由连接权来传递，具有学习能力、自适应性、 联接强度的可变性。
神经网络的分类
神经网络的不同分类： 1. 按性能分：连续型与离散型；确定型与随机型；
第三部分神经网络控制案例
5
6
7
8
2、人工神经元模型
• 人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。 它是神经网络的基本处理单元。如图所示为一种 简化的人工神经元结构。它是一个多输入、单输 出的非线性元件。
2
3
神经元主要由三部分组成：树突、细胞体和轴突。
树突：神经元的输入， 将电信号传送到细胞体。
细胞体：对这些输入信 号进行整合并进行阈值 处理。
轴突：神经元的输出， 将细胞体信号导向其他 神经元。
突触：一个神经细胞的 轴突和另一个神经细胞 树突的结合点。
4
从生物控制论的观点来看，神经元作为控制和信息处 理的基本单元，具有下列一些重要的功能与特性：
• 第二、系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被 存储到网络中。
40
1、离散d网络
（1）网络的结构和工作方式 • 离散Hopfield网络是一个单层网络，有n个神经元
节点，每个神经元的输出均接到其它神经元的输 入。
• 各节点没有自反馈，每个节点都附有一个阀值。 每个节点都可处于一种可能的状态（1或－1）， 即当该神经元所受的刺激超过其阀值时，神经元 就处于一种状态（比如1），否则神经元就始终处 于另一状态（比如－1）。
23
（4）竞争式学习 • 竞争式学习属于无教师学习方式。此种学习方式
利用不同层间的神经元发生兴奋性联接，以及同 一层内距离很近的神经元间发生同样的兴奋性联 接，而距离较远的神经元产生抑制性联接。在这 种联接机制中引入竟争机制的学习方式称为竟争 式学习。它的本质在于神经网络中高层次的神经 元对低层次神经元的输入模式进行竞争识别。
神经网络控制
神经网络控制在现代技术领域中，神经网络控制是一种采用神经网络模型进行系统控制的方法。
神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接的方式构建的计算模型，通过学习和训练，神经网络能够模仿人类的思维方式和决策过程。
神经网络控制的基本原理是利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力，将系统的输入和输出关系建模成一个复杂的非线性函数，通过训练神经网络使其学习到这个函数的映射关系，从而实现对系统的控制。
神经网络控制在各个领域都有着广泛的应用，例如自动驾驶汽车、智能机器人、金融交易系统等。
在自动驾驶汽车中，神经网络控制可以根据传感器信息和环境数据实时调整车辆的速度和方向，使其具备更加智能的驾驶能力。
在工业控制系统中，神经网络控制可以用于优化控制器的参数，提高系统的响应速度和稳定性，从而提高生产效率和降低成本。
在金融领域，神经网络控制可以根据市场数据和交易历史预测股市走势，指导投资决策，提高投资的成功率。
神经网络控制虽然具有很多优势，例如适应复杂非线性系统、具有良好的泛化能力等，但也面临着许多挑战。
神经网络模型的训练需要大量的数据和计算资源，训练时间长、成本高是其中的主要问题。
此外，神经网络模型具有一定的不透明性，难以解释其决策过程和逻辑，这在一些对解释性要求比较高的应用场景中可能会成为障碍。
未来随着人工智能技术的不断发展和应用场景的拓展，神经网络控制将会在更多的领域得到应用和改进。
研究人员将继续探索如何提高神经网络模型的训练效率和泛化能力，以及如何解决神经网络模型的可解释性问题，从而更好地发挥神经网络控制在系统控制领域的作用。
综上所述，神经网络控制作为一种基于神经网络模型的系统控制方法，在现代技术领域具有着广泛的应用前景和发展空间，同时也面临着一些挑战和问题需要不断的研究和改进。
通过持续的努力和创新，相信神经网络控制将会为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
控制系统神经网络控制技术
控制系统神经网络控制技术控制系统是现代工业发展的重要组成部分，其作用是监测和控制工业系统的各种参数，以确保系统能够稳定可靠地运行。
而神经网络控制技术是一种新型的控制系统方法，它基于神经网络理论，利用具有自适应性和非线性特性的神经网络来控制系统，以提高系统的性能和鲁棒性。
下面将详细介绍神经网络控制技术在控制系统中的应用及其优越性。
一、神经网络控制技术的基本原理1.1神经网络理论概述神经网络理论是计算机科学中一个基础的研究领域，它是由生物学中的神经元学说发展而来。
神经网络是由一组相互连接的人工神经元构成的，这些神经元之间的连接可以传递信息，进而模拟人脑的神经网络。
1.2神经网络控制技术的原理神经网络控制技术利用具有自适应性和非线性特性的神经网络来控制系统，并通过反馈机制控制系统的输出变量，以保持系统的稳定性和精度。
神经网络控制技术具有很强的适应性，可以对系统中的各种复杂非线性因素进行在线学习和自适应调节，以达到最优控制效果。
二、神经网络控制技术在控制系统中的应用神经网络控制技术可以应用于各种控制系统中，如航空控制系统、机器人控制系统、电力系统等。
它在控制系统中的应用主要有以下几个方面：2.1预测控制神经网络可以对待控制变量的未来变化进行预测，以便根据预测结果采取相应的控制策略。
利用神经网络预测控制技术，可以在短时间内完成复杂系统的控制和优化调节，提高系统的响应速度和稳定性。
2.2优化控制神经网络可以对系统进行非线性建模和状态优化，以使得系统满足给定的控制要求。
利用神经网络优化控制技术，可以使系统的控制过程更加稳定、快速和准确，从而提高系统的控制质量和性能。
2.3非线性逆控制神经网络可以利用其非线性自适应特性，在控制系统中实现非线性逆控制，从而实现对系统的精确控制。
利用神经网络非线性逆控制技术，可以有效地克服系统建模中的误差和不确定性，提高系统的控制精度和可靠性。
三、神经网络控制技术的优越性相对于传统的控制技术，神经网络控制技术具有以下几个优越性：3.1 自适应性强神经网络控制技术可以根据系统实时的状态和环境信息进行自适应调节，从而保持系统的稳定性和可靠性。
智能控制基础-神经网络
第6章 神经网络控制
7
智能控制 基是神经系统结构和功能基本单位，典型的神经 元结构图4-1所示。
第6章 神经网络控制
图4-1 神经元结构 8
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
视网膜的信息处理机制
光感受器细胞将光波所携带的自 然图像信息转变成神经元电信息
囊泡
受体
K+ Na+ K+
4 神经网络具有自组织、自学习功能，是自适应组 织系统。
第6章 神经网络控制
26
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的研究主要包括： 神经网络基本理论研究 神经网络模型的研究 神经网络应用研究 神经网络及其融合应用技术
第6章 神经网络控制
27
智能控制 基础
4.1.3
神经网络学习
神经元之间高度互连实现并行处理而表现出的群体特性是非常 复杂，甚至是混沌的； 3利用神经网络通过学习过程可以从周围环境获取知识，中 间 神经元的连接强度（权值）用来表示存贮的知识。
第6章 神经网络控制
20
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的结构按照神经元连接方式可分成前馈网络 和反馈网络。
（2）Sigmoid函数
（2）
1
f ( X ) 1 eaX
a 0
图4-3 常用的几种激励函数
第6章 神经网络控制
16
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
常用的激励函数如图4-3所示：
（3）双曲正切函数
（3）
f ( X ) 1 eaX 1 eaX
a 0
（4）高斯函数 X2
《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1章神经网络控制理论
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（2）轴突 轴突是由细胞体向外伸出的所有纤维中最长的 一条分枝。每个神经元只有一个轴突，长度最大 可达1m以上，其作用相当于神经元的输出电缆， 它通过尾部分出的许多神经末梢以及梢端的突触 向其他神经元输出神经冲动。
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（3）树突 树突是由细胞体向外伸出的除轴突外的其他纤 维分枝，长度一般均较短，但分枝很多。它相当 于神经元的输入端，用于接收从四面八方传来的 神经冲动。 突触是轴突的终端，是神经元之间的连接接口， 每一个神经元约有104105个突触。一个神经元通 过其轴突的神经末梢，经突触与另一神经元的树 突连接，以实现信息的传递。
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基于神经网络的控制称为神经网络控制 （NNC），简称神经控制（NC——Neurocontrol） 这一新词是在国际自控联杂志《自动化》 （Automatica）1994年No.11首次使用的，最早源 于 1992 年 H ． Tolle 和 E ． Ersu 的 专 著 《Neurocontrol》。基于神经网络的智能模拟用于 控制，是实现智能控制的一种重要形式，近年来 获得了迅速发展。本节介绍神经控制的基本概念、 基本结构、神经控制系统的组成及其实现神经控 制和神经—模糊控制的基本方法。
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1．前馈型网络 前馈神经网络是整个神经网络体系中最常见的一 种网络，其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，如图1-4所示。节 点分为两类，即输入 单元和计算单元，每一 计算单元可有任意个输 入，但只有一个输出 （它可耦合到任意多 个其他节点作为输入）。
图1-4 前馈网络
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1.1 神经网络的基本概念
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 神经生理学和神经解剖学证明了人的思维是由 人脑完成的。神经元是组成人脑的最基本单元， 它能够接受并处理信息，人脑大约由10111012个神 经元组成，其中每个神经元约与104105 个神经元 通过突触连接，因此，人脑是一个复杂的信息并 行加工处理巨系统。探索脑组织的结构、工作原 理及信息处理的机制，是整个人类面临的一项挑 战，也是整个自然科学的前沿领域。
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输入样本
神经网络
自动提取 非线性映射规则
输出样本
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神经网络概述
人工神经网络功能 分类与识别 对输入样本的分类是在样本空间找出符合分类要 求的分割区域，每个区域内的样本属于一类。
问题解答
知识分布式表示 由一
知识获取、知识库 神经网
平行推理
络实现
输入数据
变量变换
求解的问题
神经网络专家系统的构成
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神经网络概述
神经网络在控制系统中的作用
(1) 在基于模型的各种控制结构中充当对象的模型 (2) 用作控制器 (3) 在控制系统中起优化计算的作用
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神经网络概述
神经网络控制
神经网络控制
5.1 神经网络概述 5.2 人工神经网络的基本概念 5.3 前馈网络 5.4 反馈网络 5.5 神经网络控制
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神经网络概述
人工神经网络的定义
Hecht—Nielsen（1988年）
人工神经网络是一个并行、分布处理结构，它由处理单元 及其称为联接的无向讯号通道互连而成。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枝成希望个数的许多并行联接，且 这些并行联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号， 信号的大小不因分支的多少而变化。处理单元的输出信号 可以是任何需要的数学模型，每个处理单元中进行的操作 必须是完全局部的。也就是说，它必须仅仅依赖于经过输 入联接到达处理单元的所有输入信号的当前值和存储在处 理单元局部内存中的值。
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神经网络概述
神经网络与计算机相比的特点
(1) 以大规模模拟并行处理为主 (2) 具有较强的鲁棒性和容错性 (3) 具有较强的自学习能力 (4) 是一个大规模自适应非线性动力学系统，具
有集体运算的能力
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神经网络概述
人工神经网络的特征 结构特征-------并行处理、分布式存储、容错性。
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生物神经元
细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。 树突：胞体上短而多分枝的突起。相当于神经元的输入端，
接收传入的神经冲动。 轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。端部有很多神
经末稍出神经冲动。相当于神经元的输出端。 突触：神经元间的连接接口，每个神经元约有1万～10万个
传统分类能力
ANN 分类能力
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神经网络概述
人工神经网络功能 优化计算 优化计算是指在已知的约束条件下，寻找一组参数组合， 使由该组合确定的目标函数达到最小。可以把待求解问 题的可变参数设计为网络的状态，将目标函数设计为网 络的能量函数，从而稳定状态就是问题的最优解。
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神经网络概述
人工神经网络功能
知识处理
神经网络从对象的输入输出 信息中抽取规律而获得关于 对象的知识，并将知识分布 在网络的连接中予以存储。 神经网络的知识抽取能力使 其能够在没有任何先验知识 的情况下自动从输入数据中 提取特征，发现规律，并通 过自组织过程将自身构建成
适合于表达所发现的规律。
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神经网络概述
人工神经网络的特征 能力特征-------自学习、自组织、自适应
自适应性包含自学习与自组织两层含义：自学习 是指当外界环境发生变化时，经过一段时间的训 练或感知，神经能过自动调整网络参数，使得对 于给定输入能产生期望的输出。 自组织是指神经 系统能在外部刺激下按一定规则调整神经元之间
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神经网络概述
人工神经网络的定义 强调点 并行、分布处理结构； 一个处理单元的输出可以被任意分枝，且大小不变； 输出信号可以是任意的数学模型； 处理单元完全的局部操作。
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神经网络概述
人工神经网络的定义 Simpson（1987年） 人工神经网络是一个非线性的有向图，图中含有可以 通过改变权大小来存放模式的加权边，并且可以从不 完整的或未知的输入找到模式。
的突触连接，逐渐建立起神经网络。
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神经网络概述
人工神经网络的功能 联想记忆 由于神经网络具有分布存储信息和并行处理信息的 特点，因此它具有对外界刺激信息和输入模式进行 联想记忆的能力。这种能力通过神经元之间的协同 结构以及信息处理的集体行为而实现。
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神经网络概述
人工神经网络的功能 非线性映射
突触。神经元通过其轴突的神经末稍，经突触与另一神经元 的树突联接，实现信息的传递。由于突触的信息传递特性是 可变的，形成了神经元间联接的柔性，称为结构的可塑性。 细胞膜电位：神经细胞在受到电的、化学的、机械的刺激后， 能产生兴奋，此时，细胞膜内外有电位差，称膜电位。电位 膜内为正，膜外为负。
美国国防高级研究计划局 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。
简单描述 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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神经网络概述
神经网络的基本属性
(1) 非线性：人脑智慧的非线性 (2) 非局域性：神经元相互作用 (3) 非定常性：自适应、自组织 (4) 非凸性：系统演变多样性
神经网络是由大量简单处理元件连接组成的高度并行 的非线性系统，具有大规模并行处理特征。虽然每个 处理单元的功能十分简单，但大量简单处理单元的并 行活动使网络呈现出丰富的功能。结构上的并行性使 神经网络的信息存储必然采取分布式方式，即信息不 是存储在网络的某个局部，而是分布在网络所有的连 接权中。这两个特点使神经网络表现出良好的容错性。 当部分神经元损坏时不对系统整体性能造成影响。当 输出模糊、残缺或变形时，神经网络通过联想恢复完 整的记忆。
神经网络在控制系统中的作用
➢ 神经网络逼近非线性函数的能力为自动控制 理论发展提供了生机
➢ 从控制角度，对神经网络的要求更注重其实 时学习训练能力和网络结构的简单性
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5.2 人工神经网络的基本概念——生物神经元
生物神经元结构 人脑大约由1012个神经元组成，神经元互相连接成神经 网络 神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则 树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的 枝干 主要由细胞体、树突、轴突和突触组成