第五章 神经网络控制
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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
习调整网络的权值，使反馈控制输入趋近于零，
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
()
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
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+
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传统控
网络实现；可进行离线辨识，也可进行在线辨识。
+
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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
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稳定的参
考模型
参考模
型输入
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神经网络
控制器
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神经网络控制大全69页PPT
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、会是不守纪律的。——雨果
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
神经网络控制大全
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
智能优化计算_第五章__神经网络优化计算
稳定状态
如果从t=0的任一初始态s(0)开始变化，存在某一有 限时刻t，从此以后网络状态不再变化，即 s(t+1)=s(t)，则称网络达到稳定状态。
智能优化计算
华东理工大学自动化系 2007年
5.3 反馈型神经网络
5.3.1 离散Hopfield神经网络
能量函数的定义
异步方式：
E 1 2
5.3 反馈型神经网络
Hopfield神经网络
1982年提出Hopfield反馈神经网络（HNN），证明 在高强度连接下的神经网络依靠集体协同作用能自 发产生计算行为。 是典型的全连接网络，通过引入能量函数，使网络 的平衡态与能量函数极小值解相对应。
智能优化计算
华东理工大学自动化系 2007年
智能优化计算
华东理工大学自动化系 2007年
5.1 人工神经网络的基本概念
5.1.2 McCulloch-Pitts神经元
-θ
结构
Input signal
x1
w1
x2
w2
Summing function
Activation function Output
f ( )
y
xn
Synaptic weights
N
s2(t)
…
sn(t) wn2
w2n wn1
…
Σ sn(t+1)
Δ
N为网络节点总数。
智能优化计算
华东理工大学自动化系 2007年
5.3 反馈型神经网络
5.3.1 离散Hopfield神经网络
网络结构
一般认为vj(t)=0时神经元保持不变sj(t+1)=sj(t); 一般情况下网络是对称的（wij=wji）且无自反馈（ wjj=0）; 整个网络的状态可用向量s表示：
如果从t=0的任一初始态s(0)开始变化，存在某一有 限时刻t，从此以后网络状态不再变化，即 s(t+1)=s(t)，则称网络达到稳定状态。
智能优化计算
华东理工大学自动化系 2007年
5.3 反馈型神经网络
5.3.1 离散Hopfield神经网络
能量函数的定义
异步方式：
E 1 2
5.3 反馈型神经网络
Hopfield神经网络
1982年提出Hopfield反馈神经网络（HNN），证明 在高强度连接下的神经网络依靠集体协同作用能自 发产生计算行为。 是典型的全连接网络，通过引入能量函数，使网络 的平衡态与能量函数极小值解相对应。
智能优化计算
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智能优化计算
华东理工大学自动化系 2007年
5.1 人工神经网络的基本概念
5.1.2 McCulloch-Pitts神经元
-θ
结构
Input signal
x1
w1
x2
w2
Summing function
Activation function Output
f ( )
y
xn
Synaptic weights
N
s2(t)
…
sn(t) wn2
w2n wn1
…
Σ sn(t+1)
Δ
N为网络节点总数。
智能优化计算
华东理工大学自动化系 2007年
5.3 反馈型神经网络
5.3.1 离散Hopfield神经网络
网络结构
一般认为vj(t)=0时神经元保持不变sj(t+1)=sj(t); 一般情况下网络是对称的（wij=wji）且无自反馈（ wjj=0）; 整个网络的状态可用向量s表示：
第五章 神经网络故障诊断
第九章神经网络故障诊断9.1 引言人工神经网络（Artificial Neural Network--ANN）是由大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，是在现代生物学研究人脑组织所取得的成果基础上提出的，用以模拟人类大脑神经网络结构和行为。
目前，尽管ANN还不是人脑神经网络系统的真实写照，而只是对其作某种简化、抽象和模拟，但对ANN的研究成果已显示了ANN具有人脑功能的基本特征：学习、记忆和归纳。
ANN是一个高度复杂的非线性动力学系统。
由于其具有大规模并行性、冗余性、容错性、本质非线性及自组织、自学习、自适应能力，已经成功地应用到许多不同的领域。
控制领域也成为其中之一。
其实，早在40年代，Wiener提出的控制论（Cybernetics），指的是包括数学、工程、生理和心理成果而实现人机协同这样一种理想境界。
只不过生理和心理学成果在控制界一直未受重视而已。
1986高峰会议，面对控制界存在的、难以用现存的成熟理论解决的问题：非线性性、复杂性、时变性，专家们提出了这样的想法：“能否从生物研究得到启发来设计出更好的机器？能否用生物行为作为判断工程系统品质的基准？控制论观点能否再次为我们提供新的思想源泉？…心理学对人类大脑如何协调全身几百个自由度运动的问题已进行了长期的研究，是否应当有所借鉴？…”。
从此，在控制界兴起了神经网络热。
那么，究竟ANN用于自动控制有那些优越性呢?(1) ANN可以处理那些难于用数学模型或规则描述的过程或系统，解决那些目前“只可意会，不可言传”的问题。
(2) ANN是本质的并行结构，在处理实时性要求高的自动控制领域显示出极大的优越性。
(3) ANN是本质非线性系统，给非线性控制系统的描述带来了统一的数学模型。
(4) ANN具有很强的信息综合能力，能同时处理大量不同类型的输入，能很好地解决输入信息之间的互补性与冗余性问题。
因此，它在多变量、大系统及复杂系统的控制上有明显的优越性。
神经网络第五章反馈神经网络
第九页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第十页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
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第七十页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第七十一页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第三十七页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第三十八页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第三十九页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第四十页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第四十一页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第四十二页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第四十三页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第五十一页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第五十二页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第五十三页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
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第五十五页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第五十六页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第五十七页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第四十四页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第四十五页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第四十六页，编辑于星期二：十七点 三十九分。
第五章：自组织神经网络
x 0 x 1
F (x)
0
x0
1 x 1
5.2 竞争型自组织网络
（6）返回（5），计算到第j神经元的输出值远大于其他的 (m-1)个元的输出为止。
（7）对与神经元j相连接的权值进行调整
wij
: wij
wij
wij , wij
(uik
M
wij )
（8）另选一个样本，返回（3），直到所有样本全部学习完
预备知识
Xˆ
Wˆ j
*
min
j1, 2, . . . ,m
Xˆ Wˆ j
Xˆ Wˆ j* (Xˆ Wˆ j* )T (Xˆ Wˆ j* )
Xˆ T Xˆ 2Wˆ Tj* Xˆ Wˆ Tj* Wˆ Tj*
2(1
WT j*
Xˆ )
从上式可以看出，欲使两单位向量的欧式距离
最小，须使两向量的点积最大。即：
vvikkj
1sj 0
si (
j
1,2,, m)i
j
（3）比较阶段：学习后，已经直接将学习样本本身存在 t ji 中
运行：设获胜元为j=g，比较uik 与t jg 是否完全相同。是：分类正
确；否：将获胜元置为0，进入下一步寻找阶段。
似的分离开。
预备知识
• 相似性测量＿欧式距离法
X Xi (X Xi )T (X Xi )
类1
类2
• •
•
• •
• T
(a)基于欧式距离的相似性测量
• •
(b)基于
类2 • •
•
相似性测量
预备知识
• 相似性测量＿余弦法
co s XT Xi
X Xi
类1
•• ••
人工神经网络.pdf
更新
y(t )(w(t − 1) ∗ x(t )) > 0 . y(t )(w(t − 1) ∗ x(t )) ≤ 0
（ x (t ) 分错）
控制收敛速度的参数
5.1 感知机
学习算法收敛性：
对线性可分的数据有下面的定理。
定理(Novikoff)：假设训练数据有界 x(i ) ≤ D， 两类样本的最大边界距离(maximal margin)为 2ρ （线性SVM）。则当学习速度参数η = 1 时， 2 次更新就会收敛。 D 感知机学习算法至多做
x2
x1 0 0 1 1
A
B
B
A
x1
5.2 多层感知机
解决XOR问题
x2
A
B
B
A
x1
5.2 多层感知机
两层神经网络解决XOR问题的真值表
第一层
x1 0 0 1 1
x2 0 1 0 1
y1 0 1 1 1
y2 0 0 0 1
第二 层 B(0) A(1) A(1) B(0)
y2
B
BLeabharlann Ay15.2 多层感知机
5.2 多层感知机
例: (XOR问题)
问题的提出以及重要性：
1956-1958年Rosenblatt提出感知机，是为了实现 另一种形式（模拟）的计算机。与数字计算机形 成鲜明对照。 数字计算机是用逻辑门电路实现的。逻辑门电路 的设计：AND, OR, NOT; 实际上，数字计算机的所有逻辑电路都是用XOR 门实现的。
MLPs具有一致逼近能力，因此可以学习这个函 数，也就解决了XOR问题。后面要讲到的RBF网 络也是一致逼近子，也可以解决XOR问题。
y(t )(w(t − 1) ∗ x(t )) > 0 . y(t )(w(t − 1) ∗ x(t )) ≤ 0
（ x (t ) 分错）
控制收敛速度的参数
5.1 感知机
学习算法收敛性：
对线性可分的数据有下面的定理。
定理(Novikoff)：假设训练数据有界 x(i ) ≤ D， 两类样本的最大边界距离(maximal margin)为 2ρ （线性SVM）。则当学习速度参数η = 1 时， 2 次更新就会收敛。 D 感知机学习算法至多做
x2
x1 0 0 1 1
A
B
B
A
x1
5.2 多层感知机
解决XOR问题
x2
A
B
B
A
x1
5.2 多层感知机
两层神经网络解决XOR问题的真值表
第一层
x1 0 0 1 1
x2 0 1 0 1
y1 0 1 1 1
y2 0 0 0 1
第二 层 B(0) A(1) A(1) B(0)
y2
B
BLeabharlann Ay15.2 多层感知机
5.2 多层感知机
例: (XOR问题)
问题的提出以及重要性：
1956-1958年Rosenblatt提出感知机，是为了实现 另一种形式（模拟）的计算机。与数字计算机形 成鲜明对照。 数字计算机是用逻辑门电路实现的。逻辑门电路 的设计：AND, OR, NOT; 实际上，数字计算机的所有逻辑电路都是用XOR 门实现的。
MLPs具有一致逼近能力，因此可以学习这个函 数，也就解决了XOR问题。后面要讲到的RBF网 络也是一致逼近子，也可以解决XOR问题。