神经网络控制修订稿
神经网络PID控制
NNI
十
十
x₁(k)=e(k)x₂(k)=△e(k)=e(k)-e(k-1)x₃(k)=△²e(k)=e(k)-2e (k-1)+e(k-2)e(k)=r(k)-y(k)NNC 的输出为：△u(k)=k₁x₁(k)+k₂x₂(k)+k₃x₃(k)式中，}i=1,2,3 为权系数，△u(k) 为输入信号的加权和。由此可见，NNC 具有增量D 控制的结构
i=1,2,…,Q-1
BP网络的输入层节点的输为
网络的隐含层输入、输为
·神经网络PID控制 20
o(k)=1
(13)
(14)
式中o 为输出层权系数 阈值，
网络的输出层的输入输出为
·神经网络PID控制 21
图二 神经网络PID控制系统结构图
·神经网络PID控制 17
二、方案二
被控对象
u
个
经典PID控制算式为u(k)=u(k-1)+Kp[e(k)-e(k-1)]+K,e(k)+K,[e(k)-2e(k-1) + e(k-2)1
7.由(20)式，计算修正输出层敝系数。(k);8.由(21)式，计算修正隐含层敝系数。)(k);9.置k=k+1, 返回到“3”,直到性能指标J 满足要求。
·神经网络PID控制 26
系数a(k)是慢时变的，a(k)=1.2(1-0.8e -01k),神经网络结构为4—5—3,输入层的个神经元分别为模型翰入r(k)、 输 出(k)、误 差(k)和常量。学习速率=0.25,动量系数=0.05,加权系数初始值取随[=0.50.5]上的随机数。当输入信号为幅值是的正弦信号(t)sin(2πt)时，取采样时间为.001s,仿真结果如图所示。·神经网络PID控制 27
第6章神经网络控制
2．Delta（δ）学习规则
δ规则实现了E中的梯度下降，因此使误 差函数达到最小值。但δ学习规则只适用 于线性可分函数，无法用于多层网络。 BP网络的学习算法称为BP算法，是在δ 规则基础上发展起来的，可在多网络上 有效地学习。
13
3．概率式学习 从统计力学、分子热力学和概率论中关于系统 稳态能量的标准出发，进行神经网络学习的方 式称概率式学习。神经网络处于某一状态的概 率主要取决于在此状态下的能量，能量越低， 概率越大。同时，此概率还取决于温度参数T。 T越大，不同状态出现概率的差异便越小，较 容易跳出能量的局部极小点而到全局的极小点； T越小时，情形正相反。概率式学习的典型代 表是Boltzmann机学习规则。它是基于模拟退 火的统计优化方法，因此又称模拟退火算法。
第6章 神经网络控制
1
6.1 概述
6.1.1生物神经元模型 6.1.2 人工神经元模型
6.1.3 人工神经网络模型 6.1.4 神经网络的学习方法
2
6.1.2 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。
25
6.2.3 BP网络学习算法的改进
1．多层前向BP网络的优点：
1). 网络实质上实现了一个从输入到输出的映 射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复 杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求 解内部机制复杂的问题； 2). 网络能通过学习带正确答案的实例集自动 提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力；
15
6.2 前向神经网络
6.2.1 感知器网络
感知器（perceptrvon）是一个具有单层 神经元的神经网络，并由线性阈值元件 组成，是最简单的前向网络。它主要用 于模式分类，单层的感知器网络结构如 下图所示。
神经网络PID控制 43页PPT文档
2 e (k ) e (k ) 2 e (k 1 ) e (k 2 )
10
4. 由 NNC 产生 u ( k ), 将 u ( k )同时送到对象及 NNI 。 5 . 用下列各式前向计算 NNI 的输出 yˆ ( k 1 )。
式 中 ， y ( k )， u ( k )为 系 统输 出 和 输 入；
n
、
y
n
u
为
y
和
u
的阶次； F 为非线性函数。上式可 改写为
y ( k 1 ) F
y(k
),
y(k
1),
,
y(k
n
＋
y
1
),
u(k
),
u(k
1),
,
u(k
n
＋
u
1
)
(3)
4
NNI 采用三层BP网络，网络的输入层有 nI ny nu 1 个神经元。其构成为
(
k
)
j0
Oi(2) (k )
f
net
( i
2
)
(
k
)
i 1,2,, Q 1
OQ(2) (k ) 1
(4)
(5)
5
图二 辨识器网络NNI 结构图
6
(
5
)式中
(2 ij
)为
隐含
层加权系数，
(2) i(ny
n
u
)
为
自动控制系统中的神经网络控制
自动控制系统中的神经网络控制自动控制系统是一种通过使用各种控制器和算法来实现对系统行为的调节和优化的系统。
神经网络控制是其中一种灵活且性能强大的控制方法，它模仿了人类大脑的神经网络，通过学习和适应来实现对系统的控制。
神经网络控制在自动控制系统中的应用非常广泛。
它可以用于机械控制、电力系统、通信网络等各种领域。
神经网络控制可以通过大量的输入输出数据来训练网络模型，并利用这些模型对未知的系统进行控制。
这使得神经网络控制能够处理非线性、时变和模型未知的系统。
神经网络控制的基本原理是通过训练神经网络来建立系统的模型，然后使用这个模型来预测系统的下一状态，并基于预测结果进行控制。
神经网络控制的训练过程通常包括两个阶段：离线训练和在线调整。
在离线训练阶段，使用大量的已知输入输出数据对神经网络进行训练，调整网络的权重和偏差，使其尽可能准确地描述系统的动态行为。
在在线调整阶段，根据实际的控制效果，对网络进行参数的实时调整，以适应系统的变化。
与传统的控制方法相比，神经网络控制具有以下几个优势：1. 适应性强：神经网络控制可以自适应地调整控制策略，以适应不同的工作环境和系统条件。
即使在存在模型误差和系统变化的情况下，它仍然能够保持较好的控制性能。
2. 鲁棒性强：神经网络控制对参数的变化和噪声的抗干扰能力较强。
它可以通过学习和适应来抵抗外部干扰和异常情况的干扰，从而使控制系统更加稳定可靠。
3. 非线性能力强：由于神经网络模型的非线性特性，神经网络控制可以有效地应对非线性系统。
它能够处理传统控制方法难以解决的非线性问题，并在控制精度和稳定性方面取得显著的改善。
在实际应用中，神经网络控制也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络控制的设计和参数调整较为复杂，需要具备相关的知识和经验。
其次，神经网络控制的计算量较大，需要较高的计算资源和处理能力。
此外，神经网络控制还面临着数据不准确和训练样本不足的问题，这可能导致网络模型的性能下降。
神经网络模型和控制
突触的存在说明：两个神经元的 细胞质并不直接连通，两者彼 此联系是通过突触这种结构接 口的。有时，也把突触看作是 神经元之间的连接。
ห้องสมุดไป่ตู้4.1 引言 10
二、人脑神经细胞的结构和功能
神经元的4种生物行为有： 能处于抑制或兴奋状态； 能产生爆发和平台两种情 况； 能产生抑制后的反冲； 具有适应性。 突触的4种生物行为有：
一般而言，神经网络有前向网络，层内连接的前 向网络，反馈网络，互连网络等4种互连结构.
(4) 互连网络 任意两个神经元之间都可 连接。
4.1 引言
28
四、神经网络结构及功能
4. 神经网络信息处理的数学过程
神经网络信息处理可以用数学过程来说明，这个 过程可分为两个阶段： 执行阶段 学习阶段
下面以前向网络情况说明这两个阶段。
4.1 引言
3
一、人工神经网络研究概述 1、1943 ~ 1969年为初创期
时间 人物
McCulloch（心理学家） Pitts（数学家） Hebb（心理学家） Rosenblatt Minsky
成果
提出形式神经元模型 Hebb学习规则 感知器模型 《感知器》
1943
1949
1958
1969
4.1 引言
当神经元接受来自其它神经元的信息时，膜电位在开始时是按时间连 续渐渐变化的。当膜电位变化经超出一个定值时，才产生突变上升的 脉冲，这个脉冲接着沿轴突进行传递。神经元这种膜电位高达一定阈 值才产生脉冲传送的特性称阈值特性。 神经元的信息传递还有两个特点。一个是单向性，即只能从前一级神 经元的轴突末梢传向后一级神经元的树突或细胞体，不能反之。另一 个是延时性，信息通过突触传递，通常会产生0.5—1ms的延时。
基于神经网络对田径十项全能评分表的修订的开题报告
基于神经网络对田径十项全能评分表的修订的开题报告1. 研究背景田径十项全能是世界著名的体育项目之一，包括100米赛跑、跳远、铅球、高跳、400米赛跑、110米跨栏、铁饼、跳高、标枪和1500米长跑。
每个项目都有各自的记录和规则，全项比赛的胜利者被认为是男女双方中最优秀的多项运动员。
近年来，由于运动员的表现水平越来越高，原先的评分表逐渐失去了公平性。
2. 研究目的本次研究旨在通过基于神经网络的方法来修订现有的田径十项全能评分表，以提高评分的准确性和公平性。
通过输入运动员在每个项目上的表现数据，神经网络将为每个参赛选手提供相应的分数。
3. 研究内容和方法本研究将采用神经网络来进行田径十项全能评分，主要包括以下步骤：（1）数据采集和预处理：通过收集历年来的全项比赛数据，包括选手的年龄、身高、体重、成绩等信息，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和可靠性；（2）神经网络设计：设计基于多层感知器（MLP）算法的神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，并对网络的拓扑结构、学习率等参数进行调整，以提高网络的表现；（3）网络训练和测试：将采集到的数据集分为训练集和测试集，通过多次迭代训练神经网络，使其能够准确地预测每个参赛选手的得分，同时在测试集上进行测试和评估，以检验网络的性能和准确度；（4）结果分析和修订：分析神经网络的预测结果和现有评分表的差异，针对不同项目进行调整和修订。
4. 研究意义和预期结果本研究可以提供更准确、公平的田径十项全能评分方法，使得比赛更加公正，并为裁判员提供更多精确的信息，同时也可以推广这种基于神经网络的评分方法在其他领域的应用。
预期结果是设计出一个稳定可靠的田径十项全能评分模型，并进行相关的调整和优化，以达到最佳的表现和预测效果。
第五章：神经网络控制论
∑(Ψ) = { f : Rn → R
T
f ( x) = v j Ψ( x wj ) ;
x ∈ Rn v j ∈ R wj ∈ Rn+1
T T
x x 式中，表示 n 维输入矢量， = (1 , x ) ; v j 表示隐含层第 j 个神 w 经元到输出层权值； j 表示输入矢量到隐含第 j 个神经元的 权值矢量；j = 1 , 2 , L , q , q 为隐含层神经元个数；Ψ 为隐含层 神经元特征。
一般来说，针对同一非线性离散动态系统，用神经网络来 辨识系统也是相当复杂的，即可能有多种神经网络结构来逼 近此系统模型。前向建模方法建立起来的神经网络模型表示 的系统是从系统的输入 u 经过前向网络传播后输出 Y 。这种
方法确实反映了系统动力学模型的输入出关系，然而，在大 多数基于神经网络控制的非线性系统中，往往选考虑动态系 统的逆模型。因此如何建立非线性系统的逆动力模型对于以 后将讨论的神经控制是至关重要的，因此有必要先分折一下 逆模型法。 逆模型建立的最直接的方法是将系统输出作为网络的输入， 将网络输出与其期望输出即系统输入进行比较得到的误差作 为神经网络训练的信号，如下图
智能控制基础 第五章 神经网络控制
(3) 单元的输出函数
yi (t) fi (Ii (t))
该 输 出 函 数 将 当 前 激 活 值 Ii(t) 映 射成一个输出信号。
(4) 单元之间连接模式 通常情况下认为，每个单元都向
它的连接单元提供了一个可加入性输 入。因此，一个单元的总输入就是与 它输入连接的各单元的输出加权和， 只要确定了系统的各连接的权值，就 能表示出整个连接模式
5.2.1 神经网络的基本原理
(1) 处理单元 任何一种神经网络都是以一组基
本处理单元为基础构造出来的。神经 网络根据处理单元的不同处理功能， 将处理单元分成输入单元、隐藏单元 和输出单元。
(2) 单元集合的激活状态 系统在t时刻的状态用一个N维实
矢量I(t)表示，又称为处理单元集上的 激 活 模 式 。 每 一 分 量 Ii(t) 表 示 对 应 单 元在t时刻的激活值。系统处理过程实 际上就是单元集上的激活模式随时间 变化的过程。
wij :表示从神经元j到i的连接权值
i :阈值
f () :激发函数或作用函数
常用的激活函数有如下几种：
（1）阈值型函数
f(x)
1, x 0
1
f (x) 0, x 0
0
sgn(x)
f
(x)
1, -1,
x0 x0
f(x) 1
0 -1
（2）饱和型函数
1,
f (x) kx,
-1,
x 1 k
若总结点（神经元）数为N，则每个 节点有N个输入和一个输出，即所有 节点都是一样的，它们之间都可以相 互连接。 Hopfield 神 经 网 络 是 典 型 的 反 馈 型 网 络。
反馈型神经网络
5.2.4 神经网络的学习方法
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神经网络控制 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N] 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。前者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。
人工神经网络的定义
人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 人工神经网络的定义不是统一的，对人工神经网络的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。” 人工神经网络的基本原理 人工神经网络（articles neural network，ANN）结构和工作机理基本上以人脑的组织结构（大脑神经元网络）和活动规律为背景的，它反映了人脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真实再现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。
人工神经网络的基本特征
1、 并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、 非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、 信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、 具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。 在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、 具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 6、 软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。
人工神经网络的基本数学模型
神经元是神经网络操作的基本信息处理单位（图2）。神经元模型的三要素为： (1) 突触或联接，一般用wij，表尔神经元和神经元之间的联接强度，常称之为权值。 (2) 反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。
图2 一个人工神经元（感知器）和一个生物神经元示意图 (3) 一个激活函数用于限制神经元输出（图3），可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的函数（Sigmoid函数）等。 图3 激活函数：(a)阀值单元 (b)线性单元 (c)(d)非线性单元：Sigmoid函数
图3是神经元的基本模型，图5是多层人工神经网络模型的示意图，其中12,,,nxxx 为输入信号，对应于生物神经元的树突输入，其他神经元的轴突输
出；iu为神经元的内部状态；i为阀值；ijw为神经元i和神经元j的连接权值，其正负分别表示兴奋和抑制；()f•为激活函数，也称变换函数或传递函数；iy为输出。这个模型可以描述为： 11()()niijjijiiiiswxugsyfu
图4 神经元的基本模型 图5 多层人工神经网络示意图 常见神经元响应函数
(4)非线性单元：Sigmoid函数 （a）ses11)(
（b）)tanh()(ss 神经网络基本学习算法 有教师学习（监督学习）
无教师学习（无监督学习） 强化学习（再励学习）
神经网络 （学习系
误差分析 误差信号 e
t 期望输出
P 输入 a 期望输出
神经网络 （学习系P
输入 a
期望输出
神经网络 （学习系
外部环境 评价信息
P
输入 a 期望输出 人工神经网络应用 人工神经网络经过多年的发展，应用研究也取得了突破性进展，范围正在不断扩大，其应用领域几乎包括各个方面。半个世纪以来，这门学科的理论和技术基础已达到了一定规模，就应用的技术领域而言有计算机视觉，语言的识别、理解与合成，优化计算，智能控制及复杂系统分析，模式识别，神经计算机研制，知识推理专家系统与人工智能。涉及的学科有神经生理学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学、光学、动力学、生物电子学等。美国、日本等国在神经网络计算机软硬件实现的开发方面也取得了显着的成绩，并逐步形成产品。 人工神经网络在数据挖掘中主要应用于数据的分类和预测，在分类方法中，与传统的统计方法相比，神经网络具有很强的学习能力，极大地提高了分类的精度和预测的准测度。人工神经网络与支持向量机、遗传算法、随机森林等其他先进算法的结合，产生更为精确地算法，在R的galgo包（主要应用于生物信息学）中已经体现出来。 神经网络应用于系统辨识与控制的优点：无须数学建模，只需在线或离线学习训练，同时适用于线性和非线性系统，具有很强的适应性和鲁棒性，容易和其他控制方式结合。
1数字识别 2系统辨识
每一网格的明暗度经光电器件转换成电信号 神经网络(NN)的输入与网格阵列一一对应 输出电平高低的组合对应要识别的数字 用数字样本和标准输出对NN进行训练 3专家控制
人工神经网络发展方向 1、 人工神经网络模型的研究 利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理和利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型， 深入研究网络算法和性能。如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。 2、 人工神经计算和进化计算 要把基于链接主义的神经网络理论、基于符号主义的人工智能专家系统理论和基于进化论的人工生命这3大研究领域，自发而有机的结合起来。建立神经计算和进化计算的数学理论基础。“并行分布处理(PDP)”具有自学习、自适应和自组织的特点，这是一种提高计算性能的有效途径，是神经网络迫切需要增强的主要功能，必须加以重视，同时，还应寻找其他有效方法，建立具有计算复杂性、网络容错性和坚韧性的计算理论。进一步研究调节多层感知器的算法，使建立的模型和学习算法成为适应性神经网络的有力工具，构建多层感知器与自组织特征图级联想的复合网络，是增强网络解决实际问题能力的一个有效途径，重视链接的可编程性和通用性问题的研究，从而促进智能科学的发展。 3、 神经网络计算机的实现 神经网络结构和神经元芯片的作用将不断扩大。神经网络结构的研究是神经网络的实现以及成功地实现应用的前提，又是优越的物理前提，他体现了算法和结构的统一 是硬件和软件的混合体，未来的研究主要是针对信息处理功能体，将系统、结构、电路、器件和材料等方面的知识有机地结合起来，建构有关的新概念和新技术，在硬件实现上，研究材料的结构和组织，使他具有自然地进行信息处理的能力。
关于自己对人工神经网络的认知
（1）人工神经网络的发展很大程度依靠算法的改进和计算硬件速度的发展；概率神经网络、模糊神经网络及与其他新技术的结合是很重要的发展方向。 （2）人工神经网络虽然已得到广泛的应用，但认为各种识别工作都可以利用神经网络来实现的观点是不成熟的。 （3）神经网络搭建的成功与否，很大程度取决于隐层单元个数的选择，而目前仍然没有该选择的理论依据；另外，输入层、输出层的确立往往依不同的设