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车神经

车神经

车神经

阿弥陀佛念念车神经,四季发财求车神。口念弥陀度光阴,诚心拜佛解业根。

上有王定下关元,后有幽关前冥冥。

玉池滔水管口根,邀请上帝大道君。

地上菩萨来奏本,玉皇大帝来出令。

苇陀菩萨护我身,四大金刚守四门。

有人念得车神经,大灾大难化为尘。

有人真心敬车神,一年四季保太平。

神经网络控制

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

人工智能与神经网络课程论文

1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)

BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况,总结了人工神经网络模型的优点,指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery,information decision-making by agricultural experts system,pest forecast,crops to water stress and nutrient stress,soil moisture condition,variable rate fertilization,identification and image processing were overviewed.Characteristics of artificial neural network model were summed.Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed. Key words: BP neural network,Agricultural engineering,Agricultural experts system,Variable rate fertilization,Soil moisture condition

人工神经网络原理及实际应用

人工神经网络原理及实际应用 摘要:本文就主要讲述一下神经网络的基本原理,特别是BP神经网络原理,以及它在实际工程中的应用。 关键词:神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith-PID 本世纪初,科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作,人脑含有数亿个神经元,并以特殊的复杂形式组成在一起,它能够在“计算"某些问题(如难以用数学描述或非确定性问题等)时,比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍,然而,大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍,因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的,是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后,人工神经网络经历了发展,停滞,再发展的过程,时至今日发展正走向成熟,在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理,特别是BP神经网络原理,以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟,所以要了解神经网络的工作原理,所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示: 从上图可看出生物神经元它包括,细胞体:由细胞核、细胞质与细胞膜组成;

轴突:是从细胞体向外伸出的细长部分,也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端,通过它向外传出神经冲动;树突:是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端,接受来自其它神经元的冲动;突触:神经元之间相互连接的地方,既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动,以及同一时间从不同树突输入的神经冲动,神经细胞均可加以综合处理,处理的结果可使细胞膜电位升高;当膜电位升高到一阀值(约40mV),细胞进入兴奋状态,产生神经冲动,并由轴突输出神经冲动;当输入的冲动减小,综合处理的结果使膜电位下降,当下降到阀值时。细胞进入抑制状态,此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”,神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能,即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1~150m/s之间,随纤维的粗细,髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之,随着对生物神经元的深入研究,揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟,当然,以目前的理论水平,制造水平,和应用水平,还与人脑神经网络的有着很大的差别,它只是对人脑神经网络有选择的,单一的,简化的构造和性能模拟,从而形成了不同功能的,多种类型的,不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前,再这一基本原理上已发展了几十种神经网络,例如Hopficld模型,Feldmann等的连接型网络模型,Hinton等的玻尔茨曼机模型,以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中,应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代,但一直进展不大。直到1985年,Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法(即BP算),实现了Minsky的多层网络设想,其网络模型如下图所示。它可以分为输入层,影层(也叫中间层),和输出层,其中中间层可以是一层,也可以多层,看实际情况而定。

2020年最新2020年整理BP神经网络监督控制系统设计

班级:控制5班 学号:2111504213 姓名:张睿 设计一个神经网络监督控制系统,被控对象为: 3 2 1000 ()s 87.35s 10470G s s =++ 采样时间1,输入信号为方波信号,幅值0.5,频率2。设计一个神经网络监督控制系统,并采用遗传算法进行神经网络参数及权值的优化设计,并进行仿真。需要说明控制系统结构,遗传算法优化网络的具体步骤,并对仿真结果做出分析。 解决过程及思路如下: 1 网络算法 以第p 个样本为例,用于训练的网络结构如图1所示。 图1 具有一个隐含层和输出层的神经网络结构 网络的学习算法如下: (1)信息的正向传播 隐含层神经元的输入为所有输入加权之和, j ij i i x w x =∑ 隐层神经元的输出'j x 采用S 函数激发j x ,则 ' 1 ()1j j j x x f x e -== + '''(1) j j j j x x x x ?=-? 输出层的神经元输出为 j k 输入层 隐含层 输出层 … j 'j x

'k jk j j x w x =∑ 网络输出与理想输出误差为 ()k k e k x x =- 误差性能指标函数为 2 1 1()2N p k E e k ==∑ 上式的N 表示网络输出层的个数。 (2)利用梯度下降法调整各层间权值的反向传播 对从第j 个输入到第k 个输出的权值有: '1 1 ()N N p k jk k j k k jk jk E x w e e k x w w η ηη==???=-==??∑ ∑ 其中,η为学习速率,[]0,1η∈。 1时刻网络权值为 (1)()jk jk jk w k w k w +=+? 对从第i 个输入到第j 个输出的权值有: 1 N p k ij k k ij ij E x w e w w η η=???=-=??∑ 式中,' ''' (1)j j k k jk j j i ij j j ij x x x x w x x x w x x w ????=??=??-????? 1时刻网络权值为 (1)()ij ij ij w k w k w +=+? 2.网络的监督控制系统结构 设计的网络监督控制系统结构如图2所示。

神经网络模型预测控制器

神经网络模型预测控制器 摘要:本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中,控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示,该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器,如减速优化控制器和分散控制器。 关键字:模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性,通常用逼近方法来获得近似解。在本文中,提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制(MPC),这可用于解决在线优化问题,另一种方法是函数逼近器,如人工神经网络,这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中,控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数,它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算,尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5],但为了减小在线计算时的计算量,该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络,它能很好地用于表示非线性模型或控制器,如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制,这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统,基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面,该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法,用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术,用神经网络来逼近模型预测控制策略,且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本,Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题,其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题,控制器为反馈状态,用一个神经网络来表示。在以上的研究中,应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法,即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中,设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统,都需要许多输入与输出。在模型预测控制中,模型是用于预测系统未来的运动轨迹,优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此,模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是,基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中,主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示,最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计,分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统: 其中为控制器的输出,为输入,为状态矢量。控制

机器人神经网络控制

第一部分 机器人手臂的自适应神经网络控制 机器人是一具有高度非线性和不确定性的复杂系统,近年来各研究单位对机器人智能控制的研究非常热门,并已取得相当丰富的成果。 机器人轨迹跟踪控制系统的主要目的是通过给定各关节的驱动力矩,使得机器人的位置、速度等状态变量跟踪给定的理想轨迹。与一般的机械系统一样,当机器人的结构及其机械参数确定后,其动态特性将由动力学方程即数学模型来描述。因此,可采用经典控制理论的设计方法——基于数学模型的方法设计机器人控制器。但是在实际工程中,由于机器人模型的不确定性,使得研究工作者很难得到机器人精确的数学模型。 采用自适应神经网络,可实现对机器人动力学方程中未知部分的精确逼近,从而实现无需建模的控制。下面将讨论如何利用自适应神经网络和李雅普诺夫(Lyapunov )方法设计机器人手臂跟踪控制的问题。 1、控制对象描述: 选二关节机器人力臂系统(图1),其动力学模型为: 图1 二关节机器人力臂系统物理模型 ()()()()d ++++=M q q V q,q q G q F q ττ (1) 其中 1232 232232 22cos cos ()cos p p p q p p q p p q p +++??=? ?+??M q ,322 3122312 sin ()sin (,)sin 0p q q p q q q p q q --+?? =???? V q q

41512512cos cos()()cos()p g q p g q q p g q q ++??=??+?? G q ,()()0.02sgn =F q q ,()()0.2sin 0.2sin T d t t =????τ。 其中,q 为关节转动角度向量,()M q 为2乘2维正定惯性矩阵,(),V q q 为2乘2维向心哥氏力矩,()G q 为2维惯性矩阵,()F q 为2维摩擦力矩阵,d τ为 未知有界的外加干扰,τ为各个关节运动的转矩向量,即控制输入。 已知机器人动力学系统具有如下动力学特性: 特性1:惯量矩阵M(q)是对称正定阵且有界; 特性2:矩阵 () ,V q q 有界; 特性3:()()2,-M q C q q 是一个斜对称矩阵,即对任意向量ξ,有 ()()()2,0T -=ξ M q C q q ξ (2) 特性4:未知外加干扰d τ 满足 d d b ≤τ, d b 为正常数。 我们取[][]2 12345,,,, 2.9,0.76,0.87,3.04,0.87p p p p p kgm ==p ,两个关节的位置 指令分别为()10.1sin d q t =,()20.1cos d q t =,即设计控制器驱动两关节电 机使对应的手臂段角度分别跟踪这两个位置指令。 2、传统控制器的设计及分析: 定义跟踪误差为: ()()()d t t t =-e q q (3) 定义误差函数为: =+∧r e e (4) 其中0>∧=∧T 。 则 d =-++∧q r q e

关于学习神经网络监督(学习)控制的一点心得

关于学习神经网络监督(学习)控制的一点心得 神经网络控制是一种基本上不依赖于精确数学模型的先进控制方法,比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象,并具有较强的适应和学习能力。[1] 人工神经元网络是在生物神经元模型基础上发展而来的。生物神经元模型的基本组成单元是单个的神经元,它有着接受、传导信息的功能。其中最重要的一点是生物神经元能接受多个神经元传递的信息,并能将其往下传递给多个神经元。根据其特点抽象出的最典型的人工神经元模型如下图所示: 从图中易知其数学模型为: ∑∑===-=n i i ji j n i i ji j x w f x w f y 01)()(θ ,( 100-==j j w x ,θ) 式中,j θ是阈值, ji w 是连接权系数;f (·)为输出变换函数。 人工神经网络是由多个人工神经元组成,每个神经元有多个输入连接通路,但只有一个单一的输出,但是它可以连接到很多其他的神经元。经过多个神经元的串、并连接,就可以构成神经网络。依据神经元的图形模型和数学模型可以知道神经网络具有如下性质: 1) 对于每个节点有一个状态变量j x ; 2) 节点i 到节点 j 有一个连接权系数ji w ; 3) 对于每一个节点有一个阈值j θ; 4) 对于每个节点定义一个变换函数f j [x i ,w ji ,j θ( i ≠j )]。[1] 单个神经元的输出乘以连接权系数即是下一个神经元的输入。对于一个神经网络,当确定了各节点的输出变换函数后,连接权值将作为变量,神经网络的学习功能旨在通过调整连接权值以达到给定输入下得到目标输出的目的,但实际情况只能是接近目标输出。 神经网络的学习基本方式如下:通过给定的输入得到实际输出值,然后记录到目标输出与实际输出的差值,想减小综合差值的方向调整连接权值,这样依次进行下去,最后得到一组最优的连接权集合。当神经网络的节点越多,其能识别的模式也越多,但训练的运算量也相应的增加,这就对训练样本的选择提出更高的要求。 神经元网络监督控制系统的基本系统框图如下:

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称:智能控制理论与技术 研究生姓名:学号: 作业成绩: 任课教师(签名) 交作业日时间:2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network,简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上,用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元),按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制,实现某个方面的功能,可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域,是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映,每个计算单元综合加权输人,通过激活函数作用产生输出,主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点,而模型化是选择网络权重实现的,因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性,用ANN也不能很好描述与预测体系。显然,选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一,而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力,已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,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。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

神经网络在人工智能中的应用

神经网络在人工智能中的应用 摘要:人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关键词:人工智能,神经网络 一、人工智能 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 二、神经网络

神经网络是:思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单,但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性,但并非生物系统的逼真描述,只是某种模仿、简化和抽象。 与数字计算机比较,人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑,它不是按给定的程序一步一步地执行运算,而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。三.神经网络在人工智能中的应用专家系统

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

人工智能之人工神经网络(PDF 23页)

1 第八章人工神经网络吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

2 8.1 神经网络的基本概念及组成特性 8.1.1 生物神经元的结构与功能特性 从广义上讲,神经网络通常包括生物神经网络与人工神经网络两个方面。生物神经网络是指由动物的中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络,它负责对动物肌体各种活动的管理,其中最重要的是脑神经系统。 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的软、硬件处理单元,经广泛并行互连,由人工方式建立起来的网络系统。 生物神经元就通常说的神经细胞,是构成生 物神经系统的最基本单元,简称神经元。 神经元主要由三个部分构成,包括细胞体、 轴突和树突,其基本结构如图所示。 1. 生物神经元的结构 生物神经元结构 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

3 从生物控制论的观点来看,作为控制和信息处理基本单元的神经元,具有下列一些功能与特性。 2. 神经元的功能特性 (1)时空整合功能 神经元对于不同时间通过同一突触传入的信息,具有时间整合功能;对于同一时间通过不同突触传入的信息,具有空间整合功能。两种功能相互结合,使生物神经元具有时空整合的输入信息处理功能。 (2)神经元的动态极化性 尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同,但大多数神经元都是以预知的确定方向进行信息流动的。 (3)兴奋与抑制状态 神经元具有两种常规工作状态,即兴奋状态与抑制状态。 (4)结构的可塑性 突触传递信息的特性是可变的,随着神经冲动传递方式的变化,其传递作用可强可弱,所以神经元之间的连接是柔性的,这称为结构的可塑性。 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

智能控制导论论文(人工神经网络)

智 能 控 制 导 论 论 文 ●系别: ●班级: ●学号: ●姓名: ●日期:

人工神经网络 关键词:人工神经网络、产生、发展、应用 内容摘要: 人工神经网络是二十世纪科学技术所取得的重大成果之一,是人类认识自然道路上的又一座里程碑。90年代以来,国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮,但是探讨其哲学思想方面的研究相对薄弱。我们知道,任何一门影响巨大、意义深远的科学技术,其发展过程必然揭示了科学技术发展的基本规律以及影响其发展的主要因素。 人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN),一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入-输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据来推算输出结果,这种学习分析的过程被称为“训练”。人工神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科,它是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统,具有学习能力、记忆能力、计算能力以及智能处理能力,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能。同时,人工神经网络具有非线性、非局域性、非定常性、非凸性等特点,因此在智能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、智能传感技术与机器人、生物医学工程等方面都有了长足的发展。 人工神经网络产生的背景 自古以来,关于人类智能本源的奥秘,一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家、神经学家经过长期不懈的努力,通过对人脑的观察和认识,认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础,包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用,并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论,而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。在这些理论基础之上,科学家们认为,可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发,研究人类智能活动和认识现象。另一方面,19世纪之前,无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学,还是以牛顿力学为代表的经典物理学,从总体上说,这些经典科学都是线性科学。然而,客观世界是如此的纷繁复杂,非线性情况随处可见,人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的,因此,对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。为了更好地认识客观世界,我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型,就这样应运而生了。所以,人工神经网络的创立不是偶然的,而是20世纪初科学技术充分发展的产物。 发展历史 人工神经网络的研究始于20世纪40年代,至今已有60多年的历史,其发展很不平衡,既有其繁花似锦、兴旺昌盛的高速发展期,又有其困难重重、步履维艰的低潮期,甚至曾经有人对此理论持悲观态度,认为该理论“已走入死胡同,无发展的余地”。

模糊控制与神经网络

BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法,全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。 如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络,一般称为三层前馈网或三层感知器,即:输入层、中间层(也称隐层)和输出层。它的特点是:各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接,同层内神经元之间无连接,各层神经元之间无反馈连接,够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题,能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。 在人工神经网络发展历史中,很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法(BP算法)的提出,成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。 BP (Back Propagation)神经网络,即误差反传误差反向传播算法的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息变换,根据信息变化能力的需求,中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构;最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息,经进一步处理后,完成一次学习的正向传播处理过程,由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时,进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层,按误差梯度下降的方式修正各层权值,向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程,是各层权值不断调整的过程,也是神经网络学习训练的过程,此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度,或者预先设定的学习次数为止。 神经网络 神经网络是: 思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。目前,主要的研究工作集中在以下几个方面: (1)生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。 (2)建立理论模型。根据生物原型的研究,建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。 (3)网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机馍拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。 (4)人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上,利用人工神经网络组成实际的应用系统,例如,完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。 纵观当代新兴科学技术的发展历史,人类在征服宇宙空间、基本粒子,生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到,探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。 【人工神经网络的工作原理】 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明,规定当“A”输入网络时,应该输出“1”,而当输入为“B”时,输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出。在此情况下,网络输出为“1”和“0”的概率各为50%,也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到“A”模式输入时,仍然能作出正确的判断。

人工智能-BP神经网络算法的简单实现

人工神经网络是一种模仿人脑结构及其功能的信息处理系统,能提高人们对信息处理的智能化水平。它是一门新兴的边缘和交叉学科,它在理论、模型、算法等方面比起以前有了较大的发展,但至今无根本性的突破,还有很多空白点需要努力探索和研究。 1 人工神经网络研究背景 神经网络的研究包括神经网络基本理论、网络学习算法、网络模型以及网络应用等方面。其中比较热门的一个课题就是神经网络学习算法的研究。 近年来己研究出许多与神经网络模型相对应的神经网络学习算法,这些算法大致可以分为三类:有监督学习、无监督学习和增强学习。在理论上和实际应用中都比较成熟的算法有以下三种: (1) 误差反向传播算法(Back Propagation,简称BP 算法); (2) 模拟退火算法; (3) 竞争学习算法。 目前为止,在训练多层前向神经网络的算法中,BP 算法是最有影响的算法之一。但这种算法存在不少缺点,诸如收敛速度比较慢,或者只求得了局部极小点等等。因此,近年来,国外许多专家对网络算法进行深入研究,提出了许多改进的方法。 主要有: (1) 增加动量法:在网络权值的调整公式中增加一动量项,该动量项对某一时刻的调整起阻尼作用。它可以在误差曲面出现骤然起伏时,减小振荡的趋势,提高网络训练速度; (2) 自适应调节学习率:在训练中自适应地改变学习率,使其该大时增大,该小时减小。使用动态学习率,从而加快算法的收敛速度; (3) 引入陡度因子:为了提高BP 算法的收敛速度,在权值调整进入误差曲面的平坦区时,引入陡度因子,设法压缩神经元的净输入,使权值调整脱离平坦区。 此外,很多国内的学者也做了不少有关网络算法改进方面的研究,并把改进的算法运用到实际中,取得了一定的成果: (1) 王晓敏等提出了一种基于改进的差分进化算法,利用差分进化算法的全局寻优能力,能够快速地得到BP 神经网络的权值,提高算法的速度; (2) 董国君等提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法,该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式,通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点,从而得到全局最优值; (3) 赵青提出一种分层遗传算法与BP 算法相结合的前馈神经网络学习算法。将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP 算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解;

设计一个BP神经网络监督控制系统

题目:设计一个BP 神经网络监督控制系统,被控对象为: 1000 G ( s) s387.35s210470 s 采样时间 1ms,输入信号为方波信号,幅值 0.5,频率 2hz。设计一个 BP神经网络用于该控制系统,并采用遗传算法进行 BP 神经网络参数及权值的优化设计,并试进行 matlab 仿真。 1、设计结构方案 控制器选取 PD 控制器, k p50,k d0.5 2、神经网络参数 神经网络为2-4-1 结构,权值W1,W2的初始值取1, 1 之间的随机值,取学习参数0.3,0.05 。 (1)前向传播:计算网络输出 隐层神经元的输入为所有输入的加权之和,即 x j w ij x i i 隐层神经元的输出x'j采用S 函数激发x j,得

x 'j f ( x j ) 1 1 e x j 输出层神经元的输出为 u (k ) w jo x ' n j j 控制律为 u(k ) u p (k) u n (k) 神经网络调整的性能指标为 E(k ) 1 (u n (k ) u( k)) 2 2 u p ( k) u (k) 近似取 n ,由此产生的不精确通过权值调节来补偿。 w j (k) w i ( k) (2) 反向传播:采用 学习算法,调整各层间的权值输出层及隐层的连接权值 w j 2 学习算法为 w j 0 E u p (k ) u n u p (k) x 'j w j 0 w j 0 隐层及输入层连接权值 w ij 学习算法为 w ij E u p ( k) u n w ij w ij 式中, u n w j 0 x 'j (1 x 'j ) x i w ij k 1 时刻网络的权值为 w j 0 (k 1) w j 0 ( k) w j 0 (w j 0 (k) w j 0 (k 1)) w ij (k 1) w ij (k ) w ij (w ij (k ) w ij (k 1)) 3、离散化对象 y(k ) den(2) y(k 1) den(3) y(k 2) den(4) y(k 3) num (2)u(k 1) num(3)u(k 2) num(4) u(k 3)

人工智能神经网络

基于神经网络的人机对抗人工智能系统(理论) -------------------------------------------------------------------------------- 基于神经网络的人机对抗人工智能系统 Harreke 摘要: 人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久,人工智能学科即宣布创立,其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成,使他们掌握一种或多种人的智能,以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动,特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题,如模式识别,复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。 所谓人工智能,就是由人工建立的硬件或软件系统的智能,是无生命系统的智能。智能是人类智力活动的能力,是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能,只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。 人工智能在计算机上的实现,有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称为工程学方法,它的编程方式虽然简单,智能效果显著,可是算法和程序一旦固定下来,智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法,它不仅要看智能效果,还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式,属于模拟法。 人工神经网络入门难度大,编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制,新设置好的智能系统,虽然一开始什么都不懂,但它拥有学习的能力,可以通过学习,不断提升智能,不断适应环境、应付各种情况。通常来讲,使用人工神经网络虽然编程复杂,但编写完成后的维护工作,将比使用其他方式编程后的维护更加省力。 本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统,并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。 关键词:人机对抗,神经网络,人工智能,DOTA 目录 第一章神经网络系统概述 1.1生物学神经网络 1.2人工神经网络

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