04神经网络控制38702
4神经网络控制
4）具有很强的信息综合能力。能够同时处理大量不同类型的输入。利 用此功能可以有效地进行信息融合。 5）硬件实现愈趋方便。大规模集成电路技术的发展为神经网络的硬 件实现提供了技术手段。
二、神经网络控制器分类
一般可分为两类： 神经控制，是以神经网络为基础而形成的独立智能控制系统； 混合神经网络控制，代表利用神经网络学习和优化能力来改善传统控制 的现代控制方法。如自适应神经控制等。 目前分类还存在较大争议，没有统一的分类法。综合各国专家的分类 法，将典型的神经网络的控制结构和学习方式归结为以下几类。
y
19
三、非线性动态系统的神经网络辨识
为了减小神经网络模型的复杂程度，神经网络也应有其最佳的辨识 模型结构。归纳起来，非线性离散时间动态系统一般有以下几种类型。
1 y (l 1) ai y(l i ) g[u(l ), u(l 1),, u(l m 1)]
i 0
第一特征抽取器 1 0 1 0 1 0 1 2 0 3 0 1 0 0 0 1 0
12
1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 0 1 0 0 1
第二特征抽取器
4、2 神经网络辨识 一、神经网络的辨识基础
辨识是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型中，确定 一个与所测系统等价的模型。 辨识具有三个基本要素： 1）输入/输出数据(指能够量测到的系统的输入/输出) 。 2）模型类(指所考虑的系统的结构)。 3）等价准则(指辨识的优化目标)。 从实用的观点看，辨识就是从一组模型中选择一个模型，按照某 种准则，使之能最好地拟合所关心的实际系统的动态或静态特性。
8
三、神经网络的逼近能力
1987年 结论 1988年 结论 前向传播神经网络若含有两个隐含层，且神经元激励函 对于在紧凑集中的任何平方可积函数可以通过有限个隐 数为单调的s型函数，则此神经网络能够得到合适的逼近精度。 含神经元组成的二层前向传播神经网络来逼近（神经元激励函数不一定是 单调s型），并能达到任意的逼近精度。 考虑具有单个隐含层的前向网络其输出属于集合
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。
现代控制工程第13章神经网络控制
13.3.2 BP学习算法
▪ 两个问题：
（1）是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。
（ 2）如何调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与 给定的样本相同。
1986年，鲁梅尔哈特（D. Rumelhart）等提出BP学习算法。
13.3.2 BP学习算法
1. 基本思想
目标函数：
x1
y1m
x2
y2m
x p1
y
m pm
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
d y wikj1
k i
k 1 j
d y y u m ( i
m
i
)
si
fm
(
m)
i
——输出层连接权调整公式
d u d k i
fk (
k)
i
w k 1 k
l
li
l
——隐层连接权调整公式
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
13.2 神经元与神经网络
13.2.1 生物神经元的结构
人脑由一千多亿（1011亿－ 1014 亿）个神经细胞（神经元）交织 在一起的网状结构组成，其中大 脑皮层约140亿个神经元，小脑皮 层约1000亿个神经元。
神经元约有1000种类型，每个神经元大约与103－ 104个其他 神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。 人的智能行为就是由如此高度复杂的组织产生的。浩瀚的宇 宙中，也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大 脑相比。
13.2.1 生物神经元的结构
神经网络（neural networks，NN）
▪ 生物神经网络( natural neural network, NNN): 由中枢神经系 统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉神经、运动神经等）所 构成的错综复杂的神经网络，其中最重要的是脑神经系统。 ▪人工神经网络(artificial neural networks, ANN): 模拟人脑神经 系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成 的人工网络系统。
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
⑤ 实时时钟
r (t )
e(t )
采样 开关 A/D 神经控制器 D/A 保持器
u (t )
y (t )
对象 (过程) 模拟输出通道
模拟输入通道
图 4-2-3
神经控制系统硬件框图
（2）软件 ① 主程序:功能是进行系统初始化设置。 ② 控制子程序:实现神经控制算法， 若既有辩识器又有控制器的控制结构， 则，神经控制算法包括这两部分。
p：隐层非线性节点数
u(k )
y $(k + 1)
L
v
L
v0 1
w
H
L
w0
w0 = Ng[0, W]
v0 = Nϕ[0, V]
非线性作用函数：
H H H H H
e x − e− x f ( x) = x − x e +e
线性节点
L Ng[ ] Ng[ ]
L
非线性节点
y( k )
y( k )
图4-3-2 神经网络辨识器
控制系统期望输出 r (k ) , 若g[•] 、ϕ[•] 已知，根据“确定性等价原则”，控制 器设计为
− g[•] r ( k + 1) u( k ) = + ϕ[•] ϕ[•] 则控制系统的输出y (k ) 能精确跟踪输入 r (k ) ——期望输出。
学习算法
y $ ( k + 1) = Ng[ ] + Nϕ[ ] u( k ) y $
η w > 0 、η v > 0 ，决定神经辨识器收敛于被控对象的速度。
y ( k + 1) = g[ y ( k )] + ϕ[ y ( k )]u( k )
的神经自校正控制结构，见下图。
神经网络控制系统3篇
神经网络控制系统（一）神经网络控制系统简介神经网络控制系统是一种基于人工神经网络算法的控制系统，它主要通过对数据的学习和分析，不断优化参数，最终实现对系统的有效控制。
神经网络控制系统由多个神经元构成，每个神经元具有一定的输入和输出，它们之间通过权值连接相互联系。
通过不断地输入训练数据，系统能够自我调整，进而快速、精确地完成控制任务。
（二）神经网络控制系统的基本特点1.自适应性神经网络具有非常高的自适应能力，能自动学习和适应复杂的系统结构和变化。
2.非线性神经网络能够处理高度非线性的系统，并且能够自适应地调整变量之间的关系。
3.分布式处理神经网络是由多个节点组成的分布式处理系统，能够实时地响应和处理输入。
4.模式识别神经网络能够对数据进行有效的分类和识别，并在数据发生变化时及时调整模型。
5.容错性神经网络由多个节点组成，如果某个节点发生故障，其他节点仍然可以正常工作，保证系统的稳定性和可靠性。
（三）神经网络控制系统的应用范围1.智能控制神经网络控制系统能够对复杂的系统进行智能控制，如机器人、工业自动化等。
2.数据处理神经网络控制系统能够对海量数据进行处理和分析，为数据挖掘和决策提供支持。
3.医疗诊断神经网络控制系统能够对医疗数据进行分析，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
4.金融风控神经网络控制系统能够对金融领域的数据进行分析，预测市场趋势和风险，并在投资决策方面提供支持。
5.交通运输神经网络控制系统能够对交通流量进行分析和控制，优化交通路线，减少拥堵和事故。
总之，随着人工智能和大数据技术的不断进步，神经网络控制系统将会在更多的领域得到应用，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
神经网络控制完整版
神经网络控制HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】人工神经网络控制摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。
本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。
关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络人工神经网络的发展过程神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。
它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。
是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。
它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。
在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。
神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。
神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。
如神经预测控制、神经逆系统控制等。
生物神经元模型神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。
每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。
图1生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两种类型，兴奋性突触和抑制性突触。
4.3神经网络控制
ωi (k)
∑ω (k)
i =1 i
3
u(k) = u(k − 1) + K∑ωi′(k)xi (k)
3
ω1(k + 1) = ω1(k) +ηI e(k)u(k)x1(k)
i =1
ω2(k + 1) = ω2 (k) +ηPe(k)u(k)x2 (k)
ω3 (k + 1) = ω3 (k) +ηDe(k)u(k)x3 (k)
3
所谓神经网络控制， 所谓神经网络控制，即基于神经网络的控制 神经网络控制 或简称神经控制， 或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网 络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象 进行建模，或充当控制器，或优化计算， 进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行 推理，或故障诊断等， 推理，或故障诊断等，以及同时兼有上述某些功 能的适当组合， 能的适当组合，将这样的系统称为基于神经网络 的控制系统，称这种控制方式为神经网络控制。 的控制系统，称这种控制方式为神经网络控制。
∆u(k) = kI e(k) + kP∆e(k) + kD∆2 e(k)
= kI e(k) + kP∆e(k) + kD[e(k) − 2e(k −1) + e(k − 2)]
11
图1 单神经元 单神经元PID控制系统 控制系统
x1(k) = e(k)
x2 (k) = ∆e(k) = e(k) − e(k −1)
η 6）在开始调整时， D 选择较小值，当调整 ηP 、 I 和k，使被 在开始调整时， 选择较小值， ， η 控对象具有良好特性时， 控对象具有良好特性时，再逐渐增大ηD ，而其他参数不 使系统稳态输出基本无纹波。 变，使系统稳态输出基本无纹波。
第五章_神经网络控制
适应与集成：神经网络能够适应在线运行，并能同时进 行定量和定性操作。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。
硬件实现：神经网络不仅能够通过软件而且可以借助硬 件实现并行处理。近来来，一些超大规模集成电路实现硬 件已经问世，而且可以从市场上购买到，这使得神经网络 成为具有快速和大规模处理能力的实现网络。
误差反传（学习算法）
j
i
k
x1
输 入 模 式
-
+
x1
x1
ij
M
输入层
q
隐含层 信息流
jk
L
输出层
BP算法的基本思想
其基本思想是最小二乘法。它采用梯度搜索技术，以 期使网络的实际输出值与期望值的误差均方值为最小。
BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。
在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层 处理，并传向输出层，每层神经元（节点）的状态只影 响下一层神经元的状态。 如果在输出层不能得到期望的输出，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 元的权值，使误差信号最小。
n
yi f ( I i )
x j 从其他神经元传来的输 入信号
ji 从神经元j到i的连接权值 i 阈值
f () 激发函数或作用函数
把 i 看成是恒等于1的输入 x0 的权值，这时可写为：
I i ji x j i
j 1
n
I i ji x j
4）按下式修正权值：
ij (k 1) ij (k ) [d (k ) y(k )]xi
04神经网络控制
4.1.1 什么是神经网络
• 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，由人工方式构成的非线性动力学网 络系统
• 神经网络从两个方面上模拟大脑： ◆ 神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 ◆ 内部神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获 取的知识
• 学习算法是用于完成学习过程的程序，其功能是以有 序的方式改变系统权值以获得想要的设计目标。突触 权值的修改提供了神经网络的一种设计方法
4.1.2 神经网络的基本特征
• 并行分布处理 • 非线性映射 • 通过训练进行学习 • 适应与集成 • 硬件实现
4.1.3 神经网络的发展简史
• 初始发展期（20世纪40年代～60年代）:
◆ 1943年McCulloch（心理学家）和Pitts（数理逻辑学 家）发表文章，提出M-P模型。 M-P模型能完成一定 的逻辑运算。——标志神经计算时代的开始
–如果在输出层未得到期望的输出，则计算输出 层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络 将误差信号沿原来的连接通路反传回来修改各层 神经元的权值直至达到期望目标
4.2.2 BP网络
• BP学习算法推导：
4.1.3 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。