智能控制人工神经网络模型
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
神经网络模型及其认知理论基础
神经网络模型及其认知理论基础神经网络模型是一种人工智能技术，它模拟了大脑中神经元之间的连接和信息传递过程。
神经网络模型的基础是认知理论，它旨在理解和解释人类认知的基本原理。
在近年来的发展中，神经网络模型已经取得了广泛的应用和突破。
本文将介绍神经网络模型的基本原理，以及它与认知理论的关系。
神经网络模型是由大量的人工神经元组成的，这些人工神经元之间通过连接进行信息传递。
每个人工神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数进行处理，最终产生输出。
神经网络模型的训练过程是通过调整连接权重来优化模型的性能。
在训练过程中，模型通过与标签数据进行比较，学习调整权重，从而最小化预测输出与实际输出之间的误差。
神经网络模型的核心思想是“连接主义”。
连接主义认为，人类的认知能力是通过大量的神经元之间复杂的连接来实现的。
这种连接的特点是相互依赖、并行处理和分布式存储。
神经网络模型在这一理论基础上构建了一个抽象的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信息传递，来实现类似人类认知的能力。
神经网络模型的发展离不开认知理论的支持和启发。
认知理论是研究人类认知过程和心理现象的科学理论。
它包括了很多不同的分支，如信息处理模型、学习理论和知觉认知等。
神经网络模型与认知理论有着很强的关联，它借鉴了认知理论的一些基本概念和原则。
首先，神经网络模型借鉴了认知理论中的信息处理模型。
信息处理模型认为，人类的认知过程可以看作是信息在不同的认知系统之间传递和转换的过程。
神经网络模型通过模拟神经元之间的信息传递和转换过程，实现了一种类似于人类认知的信息处理模型。
其次，神经网络模型借鉴了认知理论中的学习理论。
学习理论认为，人类的认知能力是通过与环境的互动和经验的累积而逐渐发展的。
神经网络模型的训练过程也是一种学习过程，模型通过与标签数据的比较，自动调整权重来提高性能。
这种基于经验的学习方式与人类的认知过程有一定的相似性。
此外，神经网络模型还借鉴了认知理论中的知觉认知。
人工神经元模型介绍
VS
详细描述
深度神经网络是一种包含多个隐藏层的神 经网络，通过组合低层特征形成更加抽象 的高层表示。深度神经网络的层次结构能 够自动提取输入数据的特征，使得模型能 够更好地理解和分类复杂数据。深度神经 网络在图像识别、语音识别、自然语言处 理和推荐系统等领域取得了巨大成功。
04
人工神经元模型的优缺点
02
通过反向传播算法，根据预测值与实际值之间的误 差不断调整权重，使网络逐渐逼近目标函数。
03
反向传播算法通过计算梯度，利用梯度下降法不断 优化权重，使得损失函数逐渐减小。
03
常见的人工神经元模型
前馈神经网络
总结词
前馈神经网络是一种最基础的人工神经网络，信息从输入层开始，逐层向前传递 ，直至输出层。
具有分布式并行处理、自适应性、鲁 棒性和容错性等特点，能够处理复杂 的非线性信息处理任务。
人工神经元模型的历史与发展
历史
人工神经元模型起源于20世纪40年代，随着计算机技术的发展，经历了从简单 到复杂的发展过程。
发展
目前，人工神经元模型已经广泛应用于各个领域，如人工智能、机器学习、模 式识别、控制系统等。
详细描述
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，通过记忆机制实现信息的循环传递。 与前馈神经网络不同，循环神经网络中的信息会循环传递，使得当前时刻的输出不仅取 决于当前输入，还取决于之前的输入和状态。循环神经网络在自然语言处理、语音识别
和机器翻译等领域有广泛应用。
自组织映射网络
总结词
自组织映射网络是一种无监督学习的神经网络，通过自组织的方式对输入数据进行降维和分类。
05
人工神经元模型的前沿研究与未来发
展
新型人工神经元模型的研究
智能控制方法
智能控制方法智能控制方法是指采用人工智能技术来设计、实现和控制系统的一种方法。
智能控制方法具有高效性、可靠性和自适应性等特点，在工业生产、机器人控制、交通运输和医疗等领域得到了广泛应用。
本文主要介绍人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑控制等几种常用的智能控制方法。
一、人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元，神经元之间通过连接实现信息传递和处理。
ANN具有自适应性和高度非线性特性，可以用于模式识别、预测和控制等方面。
在智能控制领域中，可以使用ANN对系统进行建模和控制。
具体地说，输入层用来接收传感器数据，输出层用来输出控制指令，隐藏层则根据输入层的数据，使用反向传播算法对权值进行训练，以使得预测误差最小化。
然后，将训练后的ANN用于实时控制系统，以实现自适应控制。
二、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种计算智能方法，模拟自然选择和遗传进化过程，通过适应度函数来评估个体的优劣程度，并利用交叉、变异等操作来优化个体的特征。
遗传算法具有全局优化、自适应性和并行处理等特点，适用于求解局部极小值和高维空间优化问题。
在智能控制领域中，可以使用遗传算法优化控制器的参数。
具体地说，先使用传统控制器设计方法获得一个初步的控制器，然后使用遗传算法优化控制器的参数，以使得控制效果最优。
在优化过程中，可以通过适应度函数评估控制器的性能，并通过群体演化的过程实现控制器参数的迭代优化。
三、模糊逻辑控制模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）是一种基于模糊逻辑的控制方法。
模糊逻辑是一种模糊概念的推理和处理方法，它考虑到了不确定性和模糊性，使得控制器更加灵活和鲁棒。
FLC通常由模糊化、规则库、推理和去模糊化等步骤组成。
在智能控制领域中，可以使用FLC来控制具有复杂非线性特性的系统。
人工神经网络模型及应用领域分析
人工神经网络模型及应用领域分析人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模拟生物神经网络的智能系统。
它由一系列处理单元，即神经元所组成，能够学习、适应和模拟复杂的非线性关系，具有很强的特征提取与分类能力。
其主要应用于机器学习、人工智能等领域，并在图像识别、预测控制、金融风险分析、医学诊断等方面得到广泛应用。
本文将从人工神经网络模型的原理、种类和应用领域三个方面进行探讨。
一、人工神经网络模型的原理人工神经网络模型由模拟人类神经元构成，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中输入层接受外部输入信息，隐层是神经网络的核心，通过将输入信息转换为内部状态进行处理，并将处理结果传递给输出层。
输出层将最终结果输出给用户。
举个例子，我们可以将输入层视为人类的五官，隐藏层类比于大脑，而输出层则类比人体的手脚。
人工神经网络各层间的信息传递包括两个过程，即正向传递和反向传递。
正向传递过程是指输入信息从输入层流向输出层的过程，即信息的传递方向是输入层-隐藏层-输出层。
反向传递过程是指通过反向误差传递算法计算并更新神经网络中每个权重的值，从而优化神经网络的过程。
二、人工神经网络的种类人工神经网络主要分为三类，分别是前馈神经网络、递归神经网络和自适应神经网络。
一、前馈神经网络（FNN）前馈神经网络是人工神经网络中最为常见的一类，也是最简单的神经网络类型之一。
其功能类似于单向传导信息的系统，例如生物的视网膜和传感器等。
前馈神经网络只有正向传递过程，而没有反向传递过程。
前馈神经网络常用于分类、识别和预测等领域。
二、递归神经网络（RNN）递归神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，但隐藏层的神经元可以连接到之前的神经元，使信息得以传递。
与前馈神经网络不同，递归神经网络可以处理时序性数据、自然语言等。
递归神经网络的应用领域主要是非线性有限时序预测、文本分类、语音识别、图像处理、自然语言处理等。
三、自适应神经网络（ANN）自适应神经网络是一种可以自动调整结构和参数的神经网络，包括自组织神经网络和归纳神经网络。
神经网络模型在非线性控制中的应用
神经网络模型在非线性控制中的应用随着科技的发展，控制领域的非线性控制越来越得到人们的重视。
而在这个领域中，一个新兴的技术——神经网络模型，得到了广泛的应用。
神经网络模型能够实现复杂的非线性控制，其应用涉及到机器人控制、智能控制、自适应控制等多个领域，为工业控制、生产制造等领域的发展做出了巨大贡献。
1. 神经网络模型的基本原理神经网络模型指的是一种模拟生物神经元网络的数学模型。
其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
神经网络通过训练的方式，调节神经元之间的连接权值和偏置，以实现输入和输出之间的非线性映射。
2. 神经网络模型可以应用于非线性控制中的多个场景。
例如，在机器人控制中，神经网络模型可以实现复杂的运动控制和路径规划。
在智能控制中，神经网络模型可以模拟人类的决策过程，并实现智能化的控制。
在自适应控制中，神经网络模型可快速适应于环境变化、参数变化等情况，并进行相应的控制。
3. 神经网络模型在工业控制中的应用在工业控制中，神经网络模型也有着广泛的应用。
例如，在化工制造中，神经网络模型可以预测反应过程中的变化，并进行相应的控制；在电力系统中，神经网络模型可以预测电网的负载和障碍等情况，以实现智能化控制。
4. 神经网络模型的优越性相比传统的控制方法，神经网络模型有着以下优势：（1）非线性能力强。
神经网络模型能够实现高维、多输入多输出、强非线性等复杂问题的控制。
（2）鲁棒性高。
神经网络模型能够适应于各种不确定性因素，例如环境变化、噪声干扰等。
（3）学习能力强。
神经网络模型通过不断地训练，能够逐渐提高其学习能力和自适应能力。
（4）计算速度快。
神经网络模型利用并行计算的方式，可以实现高效的计算和实时控制。
5. 神经网络模型的未来发展随着人工智能技术的发展，神经网络模型在非线性控制领域的应用将会更加广泛。
未来，神经网络模型将在精密制造、自动驾驶、机器人等领域中发挥更加重要的作用，并成为实现智能化制造、智慧城市等目标的基础技术。
智能控制简明教程-神经网络原理
①单层感知器
感知器模型是由美国学者 F.Rosenblatt于
1957年建立的，它是一个具有单层处理单元的 神经网络。
Hale Waihona Puke 知器的输出：学习规则：向量形式：
下面讨论单层感知器实现逻辑运算问题： a.单层感知器的逻辑“与”运算
0 0 0 -1.5 0 o 0 0 1 -0.5 0 o 0 1 0 -0.5 0 o 1 1 1 0.5 1 *
b.单层感知器的逻辑“或”运算
0 0 0 -0.5 0 o 1 0 1 0.5 1 * 1 1 0 0.5 1 * 1 1 1 1.5 1 *
c.“异或”运算线性不可分
000 011 101 110
①Hebb学习规则（无导师学习）
在Hebb学习规则中，取神经元的输出为学习 信号：
神经网络调整权值的原则： 若第i个与第j个神经元同时处于兴奋状态，则它们之间 的连接权应加强。符合心理学中条件反射的机理两 个神经元同时兴奋（输出同时为‘1’态）时w加强，
否
则应削弱。
4.3 感知器（perceptron) 感知器是模拟人的视觉，接受环境信息，
前向网络特点
1. 神经元分层排列，可多层 2. 层间无连接 3. 方向由入到出 感知网络（perceptron即为此） 应用最为广泛
注意：构成多层网络时，各层间的转移函数应 是非线性的，否则多层等价一个单层网络。
另外，隐层的加入大大提高NN对信息的处理能 力，经过训练的多层网络，具有较好的性能， 可实现X→Y的任意非线性映射的能力。
5.神经网络的学习功能
a.学习方法
学习是NN最重要的特征，学习learning，训练 training。
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。
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半个多世纪以来，神经网络经历了萌芽期、第 一次高潮期、反思低潮期、第二次高潮期、再认识 与应用研究期五个阶段。目前，神经网络已成为涉 及计算机科学、人工智能、脑神经科学、信息科学 和智能控制等多种学科和领域的一门新兴的前沿交 叉学科。
第一节
从生物神经网络到 人工神经网络
From Biological Neural Network To Artificial Neural Network
What’s this?
• 大脑
Brain
重量: 约1200－1500g 体积: 约600Cm3 神经元数: 约1011个
hearing
feeling smell
seeing
taste
大脑的组织结构和功能是人、发出指令产生 行为，掌管着人们的语言、思维、感觉、 情绪、运动等高级活动。
虽然人们还并不完全清楚生物神经网络是如 何进行工作的，但幻想构造一些“人工神经元”， 进而将它们以某种方式连接起来，以模拟“人脑” 的某些功能。
▪ 膜电位：神经细胞的细胞膜将细胞体内 外分开，从而使细胞体内外有不同的电位， 一般内部电位比外部低，其内外电位差称 之为膜电位。
▪ 膜电位加权：突触使神经细胞的膜电位 发生变化，且电位的变化是可以累加的， 该神经细胞膜电位是它所有突触产生的电 位加权，当该神经细胞的膜电位升高到超 过一个阈值时，就会产生一个脉冲，从而 总和的膜电位直接影响该神经细胞兴奋发 放的脉冲数。
甲：讲了半天， 人工神经元就 是一个公式！ 太简单了吧？
乙：还是听 听再说……
n
yi f (xi ) f wij pi i
j1
Don’t ask me
What’s this？
Wait……….. I don’t know!
It’s a plane.
▪ 问题：
✓ 即 便 是 Pentium-II 微处理器，其时钟频 率 也 高 于 200MHz 。 相反地，一个神经元 的脉冲发放率典型值 仅 仅 在 100Hz的 范 围 内。计算机要快上百 万倍！但为何大脑能 够瞬间完成对飞机图 像的识别，计算机反 而对此的反应却如此 迟钝呢？
其相将它当轴神于突经信传元息出的来输传的出递信通信息道号传。，给相其当它于神信经息细的胞输，入相通当道于。 信息的输入/输出接口。
➢ 生物神经元的信息传递与处理
▪ 神经细胞单元的信息：宽度和幅度都相 同的脉冲串 。
▪ 兴奋与抑制：轴突输出的脉冲串的频率 高与低，决定神经细胞是兴奋还是抑制。 兴奋性的突触可能引起下一个神经细胞兴 奋，抑制性的突触使下一个神经细胞抑制。
➢ 生物神经元
▪▪轴神突经：末神梢经与元突从触细：胞轴体突伸末出端一有根许粗多细细均的匀分、枝表， ▪面称树光之突滑为：的神从突经细起末胞，梢体长，延度每伸从一出几条象个神树经m枝末到一梢1样m可向左以四右与处，其分称它散为神 开轴经来突元的，连的 它接许 的，多 功其突 能连起是接，传的称出末之从端为细称树胞之突体为，来突其的触作 神。用 经其是 信功感 息能受 ，是
➢ ANN定义
人工神经网络（ANN — Artificial Neural Networks）是采用可物理实现的系统来模仿人脑神 经细胞结构和功能的系统。
从生物神经网络到人工神经网络的探索，虽然 经历了半个多世纪的里程，但探究大脑—思维—计 算之间的关系还刚刚开始，关于脑的计算原理及其 复杂性；关于学习、联想和记忆过程的机理及其模 拟等方面的研究道路还十分漫长。
▪ 突触延迟：突触传递信息需要一定的延 迟，对温血动物，延迟时间为0.3~1.0ms。
甲：这样 便宜就有 水用了？！
乙：想得 美，交了 钱别人才 放水的！
生物神经元的信息传递与处理示意图
➢ 生物神经元的基本特征
▪ 神经元具有感知外界信息或其它神经元信息的输入端 ▪ 神经元具有向外界或其它神经元输出信息的输出端 ▪ 神经元之间的连接强度（连接权）决定信号传递的强
未来的脑科学将加强与行为科学、认知科学和 信息科学的联系。脑科学与信息科学及技术的结
合将引起以脑为中心的科技革命 智能革命!
第二节
人工神经网络模型 应用与仿真
Applications & Simulation of Artificial Neural Network Models
➢ 人工神经网络的应用
f1 a12
lw12,1,1
网络层 2
n12
f2 a12
b12 n22
f2 a22
pR
iw 1,1 S1,R
b21
n1 S1
a1 S1
f1
lw2,1 S2 ,S1
b2
n 2 2 S2
b1 S1
b2 S2
a2 S2
f2
➢ 简单公式中的复杂问题
n
yi f (xi ) f wij pi i
j1
弱，而且联接强度是可以随训练改变的 ▪ 信号可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的，
即连接权的值（权值）可正、可负 ▪ 每个神经元有一个阈值
▪ 神经元可以对接受的信号进行累积（加权） ▪ 神经元的兴奋程度（输出值的大小），取决于其传输 函数及其输入（输入信号的加权与阈值之和）
➢ 人工神经元的一般模型
✓ 为什么100天的小孩没有 成人一样的识别能力呢？
➢ 神经网络的特点
▪ 信息的并行协同处理
▪ 信息的分布式存储及其 与信息处理的合二为一
▪ 具有学习能力以及自组 织、自学习性，善于联想、 综合和推广
➢ 人工神经网络的一般结构
输入向量
网络层 1
p1
iw11,,11 n11
f1 a11
p2
b11
n12
✓ 人工神经网络的分布式存储是如何实现的？ ▪ 信息分布存储在众多神经元的权值和阈值中。
✓ 神经元的权值和阈值是如何确定的？ ▪ 人工神经网络的学习与训练。
✓ 神经元的传输函数代表什么含义？它对神经元和 神经网络有什么影响？
▪ 传输函数表示了神经元对输入信号加权的响应。 不同的传输函数，代表不同的神经元模型，进而 影响神经网络的结构。