模糊神经网络—智能控制
基于模糊神经网络的单路口智能控制方法
车辆平 均延误 是评 价交 叉 口服 务水 平 的重要指
标， 因此 ， 它作 为 比较 各种 信号控 制方 法优 劣 的依 选 据。 车辆 的排 队长 度 和 车辆 平 均 到 达率 是 延 误 时 间 增 加 的主要诱 导 因素 。 文 以 △Ｐ， 本 ‘ ）＝Ｐ‘ 一Ｐ‘ 和 ’ 到达率 系数 口＝ 尺‘／ 作 为模糊 控制器 的输 人 ， Ｒ 模糊 控 制器 的输 出 △ｅ绿 时增 量 ） （ 对 作 实 时在线 调整， 以保证 系统 的实 时性 。
到达 的车 辆 总数 ； 为第 ｉ 信 号周期 内第 ｆ 相 ｐ 个 个 位 中所 有方 向车流 的排 队长度 之 和 ； Ｐ为 一 个 训 练 周期 （ 个 信号 周期 组 成 ）内 ， 信 号周 期 内总 排 队 ６ 各
个处 于顶 层是 自学 习神 经 网络和一 个处 于底 层 的
模糊 控制 器组 成 ， 统 运行 时分 别 完 成 自学 习 和控 系 制 的功能 。仿 真结 果 表 明 ： 方 法 能 够 有效 地 提 高 该 相位 路 口的通行 能 力 ， 制 效 果 明 显 优 于模 糊 控 制 控 方 法 ， 有广 阔 的应 用前 景 。 具
夏 书 霞
（ 坊 技 师 学 院 ， 河北 廊 坊 ｏ ５ ｏ ） 廊 ６０ ｏ
摘 要 ：本文 采用人 工神经网络和模糊控制技术 ，结合各个车道 的到 车率 ，提 出一种全新 的智能交通 控制方法 。 仿真结果表明该方法控制效果明显 。 关键词 ：到车率 ；Ｂ Ｐ神经 网络 ；模糊控 制 ；ＭＡ Ａ ＡＢ仿真 ＴＬ 中图分类号 ：Ｔ ２ ３ Ｐ ７ 文献标识码 ：Ａ 文章 编号 ：１７ —７ ３ （０ ０ ０ —０ １ —０ ６３ ９８２１）３ ０ ３ ３
２
北京交通大学研究生课程(神经网络、模糊控制与专家系统)第七章
p
fi wkjiuik i1
aj
1
1 e
f
j
第二节 模糊神经网络控制
二、基本功能和函数关系
第一层：将输入变量值直接传送到下层
fj1 uj1 wj1i 1
aj1 fj1 uj1 xj j 1,2,L n
mji：一、二层神经元之间的连接权值wji2；
ji：看作是与S函数相类似的一个斜率参数。
注 ： 若 用 一 组 节 点 完 成 一 个 隶 属 度 函 数 ， 则 每 一 个 节 点 的 函 数 可 以 是 标 准 的 形 式 （ 如 S 函 数 ） ， 且 整 个 子 网 络 用 标 准 学 习 算 法 （ 如 反 传 法 ） 进 行 离 线 训 练 实 现 期 望 的 隶 属 函 数 。
缺点： 当环境发生变化时，缺乏自我调节和自学习的能力。
解决方法之一：Sugeno提出将规则的自组织问题转化为参 数估计问题。但仍有主观性。
如何把学习机制引入到模糊控制中来？
第一节 集成智能控制系统简介
1. 模糊神经网络系统（FNN）
神经网络由大量连接的神经处理单元组成的，具有高 度的非线性映射能力和自学习能力，能够从样本数据中进 行学习和泛化，计算速度快。
f
5
j
wj5i ui5
(mj5i ji5)ui5
i
i
aj5
f
5
j
ji5ui5
i
则
第
四
层
节
点
与
第
五
层
节
点
之
间
的
连
智能控制技术(模糊控制)
INTELLIGENT CONTROL
随着系统复杂程度的提高，将难以建立系统的精 确数学模型和满足实时控制的要求。 人们希望探索一种除数学模型以外的描述手段和 处理方法。 例如： 骑自行车 水箱水温控制
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
模糊控制就是模仿上述人的控制过程，其中包 含了人的控制经验和知识。从这个意义上来说，模 糊控制也是一种智能控制。模糊控制方法既可用于 简单的控制对象，也可用于复杂的过程。 模糊控制是以模糊集合论作为数学基础。 1965年L.A.Zandeh(美国教授)首先提出了模糊集 合的概念。 1974年E.H.Mamdani(英国教授)首先将模糊集合 理论应用于加热器的控制。 典 型 例 子
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
二、模糊控制的特点 特点： (1)无需知道被控对象的数学模型 (2)是一种反映人类智慧思维的智能控制 (3)易被人接受 (4)构造容易 (5)鲁棒性好
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
第二节
模糊集合论基础 一、模糊集合的概念 二、模糊集合的运算 三、隶属函数的建立 四、模糊关系
2011年4月10日
INTELLIGENT CONTROL
现代控制系统的数学模型难以通过传统的数学工具 来描述。就是说，采用数学工具或计算机仿真技术的传 统控制理论，已无法解决此类系统的控制问题。 从生产实践中可以看到，许多复杂的生产过程难以 实现的目标，可以通过熟练的操作工、技术人员或专家 的操作得到满意的控制效果。 如何有效地将熟练操作工、技术人员或专家的经验 知识和控制理论结合，去解决复杂系统的控制问题，就 是智能控制研究的目标。
7 第7章 智能控制
PS NM NS NS ZO ZO
PM NB NB NM NM NS
PB NB NB NB NM NM
NB NS ZO PS PB
R1：如果E是NB 且 EC是NB，则U是NB
第一节 模糊控制 二.模糊控制器
3. 模糊推理
利用模糊规则和近似推理获得模糊控制作用
C ( z ) { [ A ( x ) A ( x )]} { [ B ( y ) B ( y )]} C ( z )
第二节 专家规则控制 二.专家系统
专家系统结构
第二节 专家规则控制 二.专家系统
(1) 知识库：存储某个具体领域的专门知识
产生式规则，if … then … (2) 数据库 表征应用对象的特性、状态、求解目标等 (3) 推理机：自动推理的计算机软件
运用知识库提供的知识，基于某种通用的问题 求解模型，自动推理、求解问题
情况
偏差及导数的变化、生产要求或负荷的变化、 设备情况的变化、环境条件的变化
规则 来自知识
如产生式规则：if … then …
第二节 专家规则控制
专家规则控制可在3个层次实施
基本控制层：用一组控制规则作为控制率，依 据工况的不同，选用不同的规则
特性监测控制层：依据控制过程情况，选用不 同的控制器参数，仍采用传统的控制器 监督层：进行有效的决策或选择适当的控制器 结构
x y
( 1 2 ) C 1 ( z )
ω1∧ω2表示“如果x 是A’且y是B’”对于“如果x 是A且y是B”的匹配程度，称为激励函数
第一节 模糊控制 一.模糊数学基础
模糊推理过程
μ A1 A’ μ min
基于模糊神经网络和遗传算法的智能控制器
（ 北京林业大学 ，北京 １ ０ ８ ） ０ ３ ０
摘 要：ＰＤ Ｉ控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐 ，整定时需要控制对象的精确数学模
型 ，而 且整定 往往 是针 对某一 种具 体工 况进行 的 ，缺乏 自学 习和 自适应 能 力。模 糊神经 网 络则兼 备了模糊逻 辑和神经 网络 的优点 ，具有函数 逼近功 能 ，具有较强 的自适应 、自学习能 力 、容错 能力和泛化 能力 。借助 于遗传算法对 全局 性参数进行优 化设计 ，借助于Ｂ 算 法对局 Ｐ 部性参数进行优 化 ，将模糊神经网络和遗传算法 引入ＰＤ Ｉ控制参数的整定过程 ， 造出一种基 构 于模糊神经网络和遗传算法的智￣； Ｄ ＰＩ控制器。 关键 词 ： ＰＤ Ｉ控制器 ；模糊神经网络 ；遗传算法
图２ 采 用 智 能 ＰＤ控 制 器 的位 置 伺 服 系 统 Ｉ
ＮＢ ＮＭ
交 叉 概 率 和变 异 概 率 对 遗 传 算 法 的 收 敛 速 度 有 很 大 影 响 ，如 果 选 择 不 当 ，可 能 会 造 成 算 法 收
敛 过 程 缓 慢 ，甚 至 无 法 收敛 ，也 可 能 会 造 成 早 熟
系统 的过 渡 过 程 变 长 ，甚 至 出 现 振 荡 ；比例 因 子 选择 较 大 时 ， 系统 的超 调 量减 小 ，比例 因子越 大 ， 系统 的超 调量 就 越 小 ，但 系统 的 响 应速 度 会变 慢 ； 初 始 连 接 权 系数 选 的 较 大 时 ，可 以 减小 系统 的静
中图分类号 ：Ｔ ３ Ｈ９ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０－０ （ ０ ） （ －０ ０ － ３ ９ １４ ２１ ５ 下） ０ ７ ０ ０ ３ １
Ｄ ｉ１ ．９ ９ Ｊｉｓ ． ｏ９ ０ ．Ｏ １ ５ 下 ） ｏ ｏ ： ３ ６／ ． ｎ １ ｏ － １４ ２ ｌ ．（ ．３ ０ ｓ ３
智能控制理论及应用
摘要：介绍了智能控制理论的发展概况、研究对象与工具、功能特点，简要列举了智能控制的集中应用。
关键词：智能控制；神经网络；应用0前言自从美国数学家维纳在20世纪49年代创立控制论以来，智能控制理论与智能化系统发展十分迅速。
智能控制理论被誉为最新一代的控制理论，代表性的理论有模糊控制、神经网络控制、基因控制即遗传算法、混沌控制、小波理论、分层递阶控制、拟人化智能控制、博弈论等。
应用智能控制理论解决工程控制系统问题，这样一类系统称为智能化系统。
他广泛应用于复杂的工业过程控制、机器人与机械手控制、航天航空控制、交通运输控制等。
他尤其适用于被控对象模型包含有不确定性、时变、非线性、时滞、耦合等难以控制的因素。
采用其它控制理论难以设计出合适与符合要求的系统时，都有可能期望应用智能化理论获得满意的解决。
科学技术高度发展导致了被控对象在结构上的复杂化和大型化。
在许多系统中，复杂性不仅仅表现在高维性上，更多则是表现在系统信息的模糊性、不确定性、偶然性和不完全性上。
此时，人工智能得益于计算机技术的飞速发展，已逐渐成为一门学科，并在实际应用中显示出很强的生命力。
同时，国际学术界对智能控制的研究也十分活跃，到了20世纪90年代，各种智能控制的国际学术会议日益频繁。
国内也在20世纪80年代初开始进行智能控制研究。
1智能控制理论的发展阶段虽然智能控制理论只有几十年的历史，尚未形成较完整的理论体系，蛋其已有的应用成果和理论发展表明它已成为自动控制的前沿学科之一。
智能控制主要经历了以下几个发展阶段：1.1 自动控制的发展与挫折上世纪40~50年代，以频率法为代表的单变量系统控制理论逐步发展起来，并且成功地用在雷达及火力控制系统上，形成了“古典控制理论”。
上世纪60~70年代，数学家们在控制理论发展中占据了主导地位，形成了以状态空间法为代表的“现代控制理论”。
他们引入了能控、能观、满秩等概念，使得控制理论建立在严密精确的数学模型之上，从而造成了理论与实践之间巨大的分歧。
基于模糊神经网络的智能控制研究
摘 要： 模糊神经 网络是一个 新型的研 究领域 ， 随着人们对人工智 能进行更深入、 多层次 的研究， 使其在模糊控制 、 模糊决 策、 专家 系统、 模式识别等众多领域都发挥了重要作用 。模糊控制的逻辑推理技术与神经 网络 的结合， 弥补神经 网络在模糊 将
数 据 处理 方 面 的不 足 和 纯模 糊逻 辑 在 学 习方 面 的缺 陷 。
特点。模糊信息处理是 以模糊逻辑为基础， 抓住 了人类 思维 中的模 糊性特 点， 模仿人的模糊综合判断推理来处理常规方 法难 以解决的模糊信息处理的难题 。 人工神经网络是 以生物 神经网络为模 拟对象， 试图在模拟推理及 自学 习等方面 向前
发 展 ， 使 人工 智 能更 接 近 人 脑 的 自组 织 和 并 行 处理 等 功 能 。
模糊逻辑和人工神经 网络各有优点， 也都存在着一定的局限
性 。事 实 证 明 ， 仅 利 用 其 中的 一 种 方法 无法 真 正 实 现 智 能 仅
代表连接输入层与 隐含层 以及 连接隐含层与 输出层的权 向 量。 对于每一个非输入层 的神经元， 也都存在着一个域值 。 根
模拟 ， 而将这两种技术有 机地结合起来 ， 其优势才 能得 到真
学系统 。神经网络模 型用于模 拟人脑神经元活动的过程， 其
中包括对信息的加工、 处理、 存贮和搜索 的过程。
１１ ． 生物 神 经 元模 型
（） １前馈型 网络。各神经元接受前一层 的输入 ， 并输 出给 下一层， 没有反馈。结点分为两类， 即输入 单元 和计算 单元，
每一个 计算 单元可有任意个输入 ， 只有一个 输 出（ 可耦 但 它 合到任意多个 其他结点作为其输入） 。通 过前馈网络可分为 不 同的层， ｉ 第 层的输入只与第 ｉ 层输 出相连 ， — ｌ 输人和输 出
基于自适应神经模糊推理系统的智能化控制技术研究
基于自适应神经模糊推理系统的智能化控制技术研究随着科技的快速发展，智能化控制技术得到了广泛应用并取得了显著的成果。
在传统的控制方法基础上，自适应神经模糊推理系统（ANFIS）作为一种新型的控制方法，已经被广泛研究和应用于工业生产、汽车、机器人等领域，取得了良好的效果。
本文主要介绍ANFIS的原理及应用，探讨其在智能化控制中的优势和发展前景。
一、ANFIS的原理ANFIS是一种由模糊理论和神经网络理论相结合的自适应智能控制算法。
模糊推理是一种可以模拟人类语言思维的方法，适用于处理模糊信息和非线性问题；神经网络是一种能够自我学习和优化的计算模型，适用于处理复杂数据和高维空间的问题。
这两种计算模型的结合，使得ANFIS可以有效处理多变量、非线性、误差较大的复杂控制问题。
ANFIS的核心是基于模糊推理的自适应调节机制。
在ANFIS系统中，通过对已知输入输出样本进行学习和训练，建立输入变量与输出变量之间的映射关系，并确定各个输入变量的权值和模糊集隶属度函数。
这些权值和函数随着学习的进行实现自适应调节，从而达到更加精确和准确的输出结果。
二、ANFIS的应用ANFIS在智能化控制领域的应用广泛，例如：1. 工业生产控制ANFIS可以应用于流程控制、生产优化、质量控制等多个领域，提高工业生产的效率和质量。
例如在钢铁生产中，利用ANFIS控制系统对生产过程的影响进行分析和优化，可以降低烧结温度、减少气体排放，从而减轻环境污染。
2. 汽车控制ANFIS在汽车动力控制、防抱死制动系统、车身稳定控制等方面的应用，可以提高车辆的行驶稳定性和安全性。
例如，在雪地、湿滑路面行驶时，利用ANFIS控制系统对车速、刹车压力等参数进行实时控制，保证车辆行驶稳定、操控性安全。
3. 机器人控制ANFIS在机器人的控制、路径规划、姿态控制等领域应用广泛，提高了机器人的自主性和智能化水平。
例如，在机器人视觉系统中，利用ANFIS对图像识别和目标追踪进行优化，可以实现机器人的自主导航和操控。
- 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)。
综述
对于给定的输入，只有在输入点附近的那些语言变量 才有较大的隶属度值，远离输入点的语言变量值的隶 属度很小（可近似为0）或为0，因此只有少量结点输 出非0，这点类似于局部逼近网络
第三层的每个结点代表一 条模糊规则，用于匹配模 糊规则的前件，计算出每
条规则的适用度
结点数与第三层 相同，实现适用 度的归一化计算
将两者结合起来，在处理大规模的模糊应用问题 方面将表现出优良的效果。
2、模糊神经网络（FNN）
模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，简称 FNN）将模糊系统和神经网络相结合，充分考虑了 二者的互补性，集逻辑推理、语言计算、非线性动 力学于一体，具有学习、联想、识别、自适应和模 糊信息处理能力等功能。
3.1 模糊系统的标准模型
模糊系统的规则集和隶属度函数等设计参数只能 靠设计经验来选择，利用神经网络的学习方法， 根据输入输出的学习样本自动设计和调整模糊系 统的设计参数，实现模糊系统的自学习和自适应 功能。
结构上像神经网络，功能上是模糊系统，这是目 前研究和应用最多的一类模糊神经网络。
基于标准模型的模糊系统原理结构
输出量的表达式为 其中
对于给定输入x对 于规则适用度的归
一化
3.2 模糊神经网络的结构
由模糊模型可设计出如下模糊神经网络的结构
第一层为输入层，为 精确值。节点个数为 输入变量的个数。
第二层每个节点代表一 个语言变量值。用于计 算各输入分量属于各语 言变量值模糊集合的隶 属度函数
n是输入变量的维数，mi是 xi的模糊分割数（规则数）
的前件
输入层，第0个结点 的输入值是1，用于 提供模糊规则后件
中的常数项
每个结点代表一条 规则，用于计算每
条规则的后件
计算系统的输出
输出为
4.3 学习算法
基于T-S模型的模糊神经网络简化结构与前述结构完全相同， 故可借用前面的结论
当给定一个输入时，前件网络的第三层的适 用度中只有少量元素非0，其余大部分元素均为0， 因而从x到a的映射与CMAC、B样条及RBF神经网络 的输入层的非线性映射非常类似。所以该模糊神 经网络也是举步逼近网络
模糊神经网络
李华 113320081002013
1、 模糊系统与神经网络比较
从知识的表达方式、存储方式、运用方式、获取方式来比较 模糊系统—可以表达人的经验性知识，便于理解 将知识存在规则集中 同时激活的规则不多，计算量小 规则靠专家提供或设计，难于自动获取 神经网络—只能描述大量数据之间的复杂函数关系 将知识存在权系数中，具有分布存储的特点 涉及的神经元很多，计算量大 权系数可由输入输出样本中学习，无需人来设置
其本质就是将模糊输入信号和模糊权值输入常 规的神经网络。
在模糊神经网络中，神经网络的输入、输出节点 用来表示模糊系统的输入、输出信号，神经网络 的隐含（中间）节点用来表示隶属函数和模糊规 则，利用神经网络的并行处理能力使得模糊系统 的推理能力大大提高。
3、模糊神经网络的分类
基于标准模型的模糊神经网络 基于T—S的模糊神经网络
第五层是输出层， 实现清晰化计算
3.3 学习算法
4、1 模糊系统的T-S模型
输出量为每条 规则输出量的
加权平均
适用度ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 归一化
4.2 模糊神经网络的结构
后件网络由r个 结构相同的并 列子网络组成， 每个子网络产 生一个输出量
后件网络用 来产生模糊 规则的后件
各层功能与前面 相同
前件网络用来 匹配模糊规则