第六章-神经网络

神经网络

一、填空题

1、神经元（即神经细胞）是由、、和四部分构成。

2、按网络结构分，人工神经元细胞可分为和，按照学习方式分可分为和。

3、人工神经网络常见的输出变换函数有和。

4、人工神经网络的学习规则有、和。

5、国内外学者提出了许多面向对象的神经网络控制结构和方法，从大类上看，较具代表性的有以下几种、和。

6、在一个神经网络中，常常根据处理单元的不同处理功能，将处理单元分成有以下三种、和。

7、在一个神经网络中，基本单元神经元的三个基本要素是、和。

8、人工神经网络常见的激发函数或作用函数有、、和。9、BP网络的学习算法的改进有、和。

10、神经网络是由大量广泛互联而成的网络。

11、人工神经网络的学习方法有和。

12、从生物控制论的观点来看，神经元具有以下功能和特性、和。13、一般来讲，人工神经网络的结构可以分成两种基本类型和。

14、人工神经网络的学习算法有、和。

15、BP学习算法实际包含了两类信号不同方向的传播过程，一类是施加输入信号由输入层

经隐层到输出层，产生输出响应的过程；另一类是希望输出与实际输出之间的误差信号由输出层返回隐层和输入层，反向逐层修正连接权值和神经元输出阈值的过程。

16、神经网络的学习方式可以分成、和。

17、An biologic neuron is composed of and .

二、选择题

1、一般认为，人工神经网络(ANN)适用于（）

A、线性系统

B、多变量系统

C、多输入多输出系统

D、非线性系统

2、最早提出人工神经网络思想的学者是（）

A、McCulloch-Pitts

B、Hebb

C、Widrow-Hoff

D、Rosenblatt

3、神经元模型一般为（）

A、单输入多输出

B、多输入单输出

C、单输入单输出

D、多输入多输出

三、简答题

1、简述神经网络的特点。

2、试画出一个2-3-5-2 BP网络的结构图，说明节点函数。

3、简要说明多层感知器的结构和学习算法。

4、前馈型神经网络有什么特点？哪些结构的神经网络属于前馈神经网络？

5、简要说明典型的人工神经元模型。

6、神经网络控制系统的结构形式有哪些？

7、什么是感知器？

8、神经网络的基本属性是什么？

9、试画出BP网络的结构图，并说明其特点。

10、给出典型的神经元模型。

11、人工神经网络有哪些学习方法？简述之。

12、试画出5输入、3个输出、蕴含层有10个神经元的3层BP网络，并说明BP 网络的优点。

13、BP基本算法的优缺点。

14、人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种？

15、BP基本算法的优缺点。

16、什么是神经网络的学习算法？神经网络中常用的学习规则有哪些？

17、试论述对BP网络算法的改进。

18、神经元计算与人工智能传统计算有什么不同？

19、请说出神经网络与模糊系统的融合方式。

20、模糊神经网络由哪些学习算法？

21、简述自适应神经-模糊推理系统ANFIS的结构和学习算法。

22、模糊神经网络分哪两大类？各有什么特点？

23、简单叙述生物神经元和人工神经元的结构。

24、从人工神经网络的结构来看，神经网络可以分成几种类型？并说明它们的特点。

25、人工神经网络在工程上得到广泛应用，说明它具有的突出优点。

26、神经网络的学习方式和学习算法有哪些？各有什么特点，并适合什么样的网络？

27、前馈型神经网络有什么特点？哪些结构的神经网络属于前馈神经网络？

28、构建一个BP网络完成逻辑“与”的分类。

29、反馈神经网络的拓扑结构有什么特点？哪些神经网络属于反馈神经网络？

30、什么是神经网络控制？其基本思想是什么？

31、神经网络控制系统可以分为哪几类？举例说明三种神经网络控制系统的结构。

32、神经元的种类有哪些？它们的函数关系如何？

33、为什么由简单的神经元连接而成的神经网络具有非常强大的功能？

34、神经网络按连接方式分有哪几类？

35、为什么说神经控制具有潜在发展前景？试结合ANN的特性加以讨论。

36、人工神经网络可分为哪两类，通过网络中神经元的连接情况加以说明

37、试画出一个3-5 RBF网络的结构图，说明节点函数和学习过程。

38、试比较单层感知器和多层感知器。

39、神经网络控制系统主要分为哪五类？

40、试说明BP学习算法中包含的两类信号不同方向的传播过程。

41、RBF 网络与BP 网络的主要区别是什么？

42、生物神经元主要有哪些部分组成？试给出等效的MP 模型。

43、画出静态多层前向人工神经网络（BP 网络）的结构图，并简述其特点 44、试画出一个3-5-2 BP 网络的结构图，说明节点函数和学习算法，并说明BP 网络的缺点。

45、试画出一个RBF 神经网络的结构图，并说明其节点函数。

四、计算题

1、如图4-24所示的多层前向传播神经网络结构。假设对于期望的输入

12[,][13]x x =,12[,][0.90.3]d d y y =。网络权系数的初始值见图。试用BP 算法训练此网络。并详细写出第一次迭代学习的计算结果。这里，取神经元激励函数

1

()1x

f x e -=+。学习步长为1η=。最大迭代次数为iterafe max 。误差为e 。（四

舍五入，精确到小数后1位）

x 1

x 2

1

12-2

3

-1-1

1

-21-23o 1o 2

y 1

y 2

神经网络结构图

w 11w 12w 21

w 22w 20

w 112

w 122

w 10w 102w 212

w 222w 202

2、试设计一个离散型

Hopfield 网络，具有联想记忆功能，使其能正确识别0～9的阿拉伯数字。并且每次随机改变2个、4个和6个象素后，分别测试一下网络对加入噪声的数字的正确诊断率。

3、试设计一个单神经元感知器，利用MATLAB 编程解决下述训练样本的模式分类，并找出其分界线。

8个训练样本为

}1,10{11=??????=y P ；}0,01{22=??????=y P ；}0,11{33=??????=y P ；}1,01{44=???

???-=y P

}1,11{55=??????-=y P ；}1,11{66=??????--=y P ；}0,10{77=??????-=y P ；}0,11{88=???

???-=y P

4、利用MatLab 中神经网络函数创建一个RBF 网络，并对非线性函数)sin(x y π=进行逼近。编写MatLab 程序并给出仿真结果。

答案： 一、

1、细胞体、树突、轴突、突触

2、层状结构、网络结构、有教师学习、无教师学习

3、略。

4、无监督Hebb 学习规则、有监督δ学习规则或Widow-Hoff 学习规则、有监督Hebb 学习规则

5、略。

6、略。

7、略。

8、阈值函数，分段线性函数，双曲函数、Sigmoid 函数 9、引入动量项、变尺度法、变步长法 10、略。 11、略。 12、略。

13、前馈（前向）网络、反馈（递归）网络

14、误差修正规则或Delta （ ）学习规则、Hebb 学习规则、竞争学习规则 15、输入模式正向传播、误差逆传播 16、有教师学习（有监督学习）、无教师学习（无无监督学习、Unsupervised Learning ）、增强学习（Reinforcement Learning ） 17、细胞体（Soma ）、突起（Neurites ） 二、

1 D

2 A

3 C 三、

1、1）神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性函数。

2）神经网络具有分布式信息存贮特点，有很强的鲁棒性和容错性。 3）神经网络具有巨量信息并行处理和大规模平行计算能力。 4）神经网络具有自组织、自学习功能，是自适应组织系统。 2、答案：

隐含结点函数为S 型函数。

输出结点函数为S 型函数或线性函数

X1 X2 y1 y2

3、答案：

图中T m x x x X ),,(21 =为输入特征向量，各分量为),2,1(m i x i =，ij w 为i x 到第一隐层j s 的连接权值，j θ为第一隐层神经元的阈值；jt w 为j s 到第二隐层t g 的连接权值，t θ为第二隐层神经元的阈值；输出量),,(21n y y y Y =，各分量为

),2,1(n k y k =，tk v 为t g 到输出层k y 的连接权值，

k θ为输出神经元的阈值；)(?f 为激励函数，通常用阶跃函数、双极值函数。

学习算法可以采用Hebb 学习规则。

4、答案：前馈型神经网络中的神经元按层排列，网络从输入层到输出层是单向连接，只有前后相邻两层之间神经元实现相互连接，从上一层接收信号输送给下一层神经元，同层的神经元之间没有连接，各神经元之间也没有反馈。前馈网络是一种静态的非线性映射，大部分前馈网络都是学习网络，比较适用于模式识别、分类和预测评价问题

典型的前馈网络有感知器（MLP ）、误差反向传播网络（BP ）和径向基函数神经网络（RBF ）、小脑模型连接控制网络（CMAC ）等。 5、答案：

)(X f y =

∑=-=n

i i i x w X 1

θ

其中，i x （n i ,2,1 =）是从其它神经元传来的输入信号；i w 表示从其它神经元到该神经元的连接权值；θ为该神经元激活阈值；y 为神经元输出；)(?f 为输出

变换函数，一般为非线性函数，也可以称为激励函数、响应函数等。

6、答案：直接逆动态控制

神经网络自适应控制包括自校正控制和模型参考自适应控制

神经网络PID控制

神经网络内模控制

神经网络模型预测控制

或者

监视控制、直接逆控制、模型参考控制、内部模型控制、预测控制、自适应控制、系统辨识、滤波预报等更加细致的分类形式。

或者

基于传统控制理论的神经控制和基于神经网络的智能控制两大类

7、答案：感知器（Perceptron）是一个具有单层神经元的神经网络，并由线性阀值元件组成，是最简单的前向神经网络，它主要用于模式分类。

由感知器的网络结构，我们可以看出感知器的基本功能是将输入矢量转化成0或1的输出。感知器利用其学习规则来调整网络的权值，以便使该网络对输人矢量的响应达到数值为0或1的目标输出。感知器的学习是有指导的学习，其训练算法的基本原理来源于著名的Hebb学习规则。基本思想是：逐步地将样本集中的样本输入到网络中，根据输出结果和理想输出之间的差别来调整网络中的权系数。

8、答案：神经网络的基本属性：

1) 非线性

2) 非局域性

3) 非定常性

4) 非凸性

9、答案：

BP网络的主要特点是：

1）输入和输出是并行的模拟量；

2）网络的输入输出关系是各层连接的权因子决定，没有固定的算法；

3）权因子是通过学习信号调节的，这样学习越多，网络越聪明；

4）隐含层越多，网络输出精度越高，且个别权因子的损坏不会对网络输出产生大的影响

10、略。

11、略。

12、略。

13、略。

14、略。 15、略。

16、答案：“学习”是指在外界环境激励作用下，神经网络的连接权值不断调整适应的过程。神经网络的学习算法是指一系列事先定义好的解决学习问题的规则，它决定了如何调整神经网络连接权值的方式。

误差修正规则（Error-Correction Learning ）、误差修正规则（Error-Correction Learning ）Hebb 学习规则（Hebbian Learning ）、竞争学习（Competitive Learning ）。 17、略。 18、略。 19、略。 20、略。 21、略。 22、略。 23、略。 24、略。 25、略。 26、略。 27、略。 28、略。 29、略。 30、略。 31、略。

32、答案：神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。它是模拟生物神经元的结构和功能、并从数学角度抽象出来的一个基本单元。它是神经网络的最基本的组成部分。

神经元一般是多输入-单输出的非线性器件。 模型可以描述为

i ij j i i j

Net w x s θ=+-∑

()i i u f Net = ()()i i i y g u h Net ==

假设()i i g u u =，即()i i y f Net =

i u 为神经元的内部状态；i θ为阀值；i x 为输入信号，1,...,j n =；ij w 为表示从j u 单

元到i u 单元的连接权系数；i s 为外部输入信号。 常用的神经元非线性特性有以下四种 阀值型

10

()00

i i i Net f Net Net ?>?=?≤??

1Neti

阀值函数

f

分段线性型

00max 0()i i i i i i il i il

Net Net f Net kNet Net Net Net f Net Net ?≤?

=≤≤??

≥?

f max Neti

线性函数

f Net i1

Net i0

Sigmoid 函数型

1()1i i Net T

f Net e

-=

+

0Neti

Sigmoid 函数

f 10.5

Tan 函数型

()i i i i Net Net T T i Net Net T

T

e e

f Net e

e

-

-

-=

+

Neti

Tan 函数

f 1

33、答案：神经系统是一个高度复杂的非线性动力学系统，虽然每一个神经元的结构和功能十分简单，但由大量神经元构成的网络系统的行为却是丰富多彩和十分复杂的。

从神经元模型角度来看，有线性处理单元和非线性处理单元。 从网络结构方面来看，有：前向网络、反馈网络和自组织网络。 34、答案：神经网络按连接方式分 属于网状结构网络。

输入输

出

相互结合型网络

神经网络是由通过神经元的互连而达到的。根

据神经元的连接方式的不同，神经网络可分为以下四种形式： 前向网络 由输入层、隐含层和输出层组成。每一层只接受前一层神经元的输入。各神经元之间不存在反馈。属于层次型网络。

........

.

输入

输出

前向网络

反馈网络 只在输出层到输入层存在反馈，即每一个输入节点都有可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈。属于层次型网络。

输入

输

出反馈网络

相互结合型网络这种神经网络在任意两个神经元之间都可能有连接。在这个状态中，信号要在神经元之间反复往返传递，网络处在一种不断改变状态的动态之中，从某种初态开始，经过若干次的变化，才会达到某种平衡状态。

混合型网络通过同一层内神经元的相互结合，可以实现同一层内神经元之间的横向抑制或兴奋机制。这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或者把每层内的神经元分为若干组，让每组作为一个整体来动作。它是层次型网络和网状结构网络的一种结合。

输入

输

出混合型网络

35、答案：1) 并行分布处理。神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力,因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。

2) 非线性映射。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。这一特性给非线性控制问题带来新的希望。

3) 通过训练进行学习。神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。因此,神经网络能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的控制过程问题。

4) 适应与集成。神经网络能够适应在线运行,并能同时进行定量和定性操作。神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号,解决输入信息间的互补和冗余问题,并实现信息集成和熔合处理。这些特性特别适于复杂、大规模和多变量系统的控制。

5) 硬件实现。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实现硬件已经问世,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。

十分显然,神经网络由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力,因而具有用于智能控制系统的潜力。 36、答案：人工神经网络的结构基本上分为两类,即递归(反馈)网络和前馈网络。 1) 递归网络

在递归网络中,多个神经元互连以组织一个互连神经网络,如图4所示。有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。因此,信号能够从正向和反向流通。Hopfield 网络,Elmman 网络和Jordan 网络是递归网络有代表性的例子。递归网络又叫做反馈网络。

图4 递归(反馈)网络 图5 前馈(多层)网络

图4中,表示节点的状态,为节点的输入(初始)值,为收敛后的输出值,i=1,2,...,n 。 2) 前馈网络

前馈网络具有递阶分层结构,由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通;神经元从一层连接至下一层,不存在同层神经元间的连接,如图5所示。图中,实线指明实际信号流通而虚线表示反向传播。前馈网络的例子有多层感知器(MLP)、学习矢量量化(LVQ)网络、小脑模型联接控制(CMAC)网络和数据处理方法(GMDH)网络等。 37、答案：

径向基函数有3种形式：

1）多二次函数2)()()(j j T j j j c x c x c x δφ+---＝，a j ,2,1=；

2）逆多二次函数2)()(1

)(j

j T

j j j c x c x c x δ

φ+---＝

，a j ,2,1=；

3）高斯函数])

()(exp[)(2

j j T j j j c x c x c x δφ---

-＝，a j ,2,1=。

在RBF 网络中，RBF 网络的学习过程分为两个阶段，首先根据所有的输入样本集利用聚类分析方法求解隐含层各节点的径向基函数的中心向量 或隐层基函数的宽度参数 ，这属于无教师学习；第二阶段根据给定训练样本，利用有教师学习算法训练和调整隐含层和输出层之间的连接权值 或阈值 。

38、答案：单层感知器具有对线性可分的输入模式进行自动分类的功能。为了克服单层感知器的缺陷，实现任意输入模式的分类和功能，可以加入隐含层构成多层感知器。对于多层感知器，如果隐含层的节点可任意设置，则用双层感知器可以实现任意的二值逻辑函数；如果隐含层的节点可任意设置，且隐含层用S 型激励函数，双层感知器结构可以一致逼近任意的连续函数。

39、答案：神经网络控制系统主要分成监视控制、直接逆动态控制、神经适应控制、实用反向传播控制、自适应评价控制五大类。

40、答案：BP 学习算法实际包含了两类信号不同方向的传播过程，一类是施加输入信号由输入层经隐层到输出层，产生输出响应的“输入模式正向传播”过程；另一类是希望输出与实际输出之间的误差信号由输出层返回隐层和输入层，反向逐层修正连接权值和神经元输出阈值的“误差逆传播”过程。“输入模式正向传播”和“误差逆传播”过程反复交替进行网络训练，最终达到网络的全局误差向极小值收敛（即实际输出逐渐逼近希望输出）而结束学习过程，这种学习规则就是上节课讲到的Delta （δ）学习规则。

41、答案：1）对于RBF 和BP 网络，从理论上可以证明，只要隐层神经元的数量足够多，都可以以任意精度逼近任何单值连续函数。两者的主要区别在于非线性映射上采用了不同的激励函数，BP 网络隐含层神经元采用S 型函数，对输入信号无限大的范围内均会产生非零值，作用函数具有全局接收域；而RBF 网络隐含层神经元采用高斯等径向基函数，只有距离基函数中心较近的范围产生较大输出，作用函数具有局部化接收域，属于局部映射网络。

2）从结构方面BP 网络一般是双层网络，但也可以由三层至更多层组成；而RBF 网络只有一个隐含层和一个输出层组成的两层形式。

3）RBF 网络隐含层和输出层之间是线性方程组合，理论证明网络具有惟一最佳逼近特性，且无局部极小值问题。

4）RBF 网络与BP 网络相比较具有训练收敛速度快、函数逼近能力和模式分

类能力强等优点，因此比较适合于系统的实时辨识和在线控制。另外，RBF 网络在数值计算、函数拟合、模式识别与分类等领域得到了广泛的应用，取得了巨大的成果。但是BP 网络的泛化能力，即对未知样本的预测能力要好于RBF 网络。

5）RBF 网络的学习过程分为两个比较直观的阶段，但是具体求解RBF 网络隐节点的中心向量j c 和隐层基函数的宽度参数j δ比较困难。BP 网络的学习过程只有一个有监督学习。

42、答案：生物神经元主要有树突、轴突和细胞体组成。

图4-1-2 MP 神经元模型

输出函数)(X f y =

∑=-=n

i i i x w X 1

θ

43、略。 44、答案：

隐层中的神经元一般均采用S 型函数作为激励函数，输出层神经元可以根据实际情况选择线性激励函数，则整个网络的输出可以取任意值；输出层神经元如果同样选择S 型函数作为激励函数，则整个网络的输出就限定在一个较小的范围内。

X1 X2 X3

y1

y2

（a ）Sigmoid 函数aX e

X f -+=

11

)(,0>a （b ）S 型正切函数aX

aX

e e X

f --+-=

11)(,0>a

线性激励函数

X

X f =)(

BP 网络采用BP 学习算法。BP 学习算法属于有教师监督的学习方式，训练模式提供给BP 网络后，输入信号先向前传播到隐节点，经过激励函数之后，把隐节点的输出信息传播到输出节点，给出输出响应结果。然后再按照减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层向隐含层逐层修正网络的权值和阈值，直至回到输入层，如此反复直到误差达到最小，因此得名“误差反向传播算法”。

BP 网络的缺陷（要求至少答出3点）： 1）由于BP 算法实质上是非线性优化问题的梯度算法，不可避免的存在收敛问题，主要是容易陷入局部极小值，不能保证收敛到全局最小点。

2）学习收敛速度太慢，且收敛速度与网络的权值和阈值的初始值有关，需要反复测试以确保达到最优解。

3）网络的结构设计尚无理论性的指导，包含隐含层数和隐层节点数以及激励函数、训练算法等的选取均根据经验设计，只能通过实验计算获得。对网络造成较大的冗余性，这无形中增加了研究工作量和编程计算量。

4）BP 网络训练结束后网络权值和阈值确定，当加入新的记忆模式时，网络权值的训练将打破已有的连接权值重新学习，学习和记忆具有不稳定性。

5）如何选取合适的训练样本解决网络的泛化能力问题，即解决网络能正确处理未学习过的输入。

45、答案：

径向基函数有3种形式：（1）多二次函数2)()()(j j T j j j c x c x c x δφ+---＝，a j ,2,1=；

（2）逆多二次函数2

)()(1

)(j

j T

j j j c x c x c x δ

φ+---＝，a j ,2,1=；

（3）高斯函数])

()(exp[)(2

j j T j j j c x c x c x δφ---

-＝，a j ,2,1=。在RBF 网络中，

高斯函数由于具有表达形式简单、解析性和光滑性好、任意阶次可微等优点而成为最常用的径向基函数。 四、

1、答案：输入最大容许逼近误差值ε和最大迭代学习次数iterate max 。置初始迭代学习次数0iterate =。

（1）.置各权值或阈值的初始值：(0),(0)ji j w θ为小的随机数值；

回顾：

单一人工神经元有线性和非线性 单一人工神经元线性

单一人工神经元示意图（线性）

...

1

x 1x 2

x n

θ1w 2w n

w ∑

()

x σy

单一人工神经元的示意图

最简单的人工神经元输入和输出数学表示：

假设输入项Net 由输入信号xj(j=1,2,…,n)的线性组合构成，即

01

n

j j j Net w x θ==+∑

0θ为阀值；j w 是决定第j 个输入的突触权系数。 神经元的平衡态输出y 为

01

()n

j j j y w x σθ==+∑

式中()x σ表示神经元的激励函数

前面假设输入项Net 是输入信号xi 的线性函数。一般情况下，Net 是输入信号xi 的非线性函数。

因此本题的权值111w ，112w ，110w ，121w ，122w ，1

20w

x 1

x 2

1

12-2

3

-1

1

1

-21-2

3o 1o 2

y 1

y 2

图 4-15 例4-1 的神经网络结构图

w 11w 12w 21

w 22w 20

w 112

w 122

w 10w 102

w 212

w 222w 202

（2）.提供训练样本：输入矢量：,1,2,...,k X k P =；期望输出：,1,2,...,k d k P =；对每个输入样本进行下面iterate max 的迭代；

12[,][13]x x =

（3）.计算网络的实际输出及隐层单元的状态：

()kj j ji ki j i

o f w o θ=+∑

因为12[,][13]T T x x =

1111111112210121(2)132net w x w x w x x =++=+-+=- 1111221122220122(0)1(1)1net w x w x w x x =++=++-=

1

1

12

11

0.119211net o e

e

-=

=

=++ 1

2

21

11

0.731111net o e e --=

=

=++

2222

111112210121(0)21 2.1192net w o w o w o o =++=++?= 2222221122220121(2)31 -4.3430net w o w o w o o =++=+--?=

2

1

110.89281net y e

-=

=+

22

21 0.01281net y e

-=

=+

（4）.计算训练误差：

(1)()()kj kj kj kj kj o o t o σ=--输出层

(1)()kj kj kj km mj m

o o w σσ=-∑隐含层

1）输出层

2'211111111()()()(1) 6.8910e-004d d y y f net y y y y δ=-=--=

2'2

22222222()()()(1)0.0036d d y y f net y y y y δ=-=--=

2）隐含层

1222222

111111122111(1)()(1)

(6.8910e-0041(0.0036)1)0.1192(10.1192) 4.5032e-004k k k

w o o w w o o δδδδ=-=+-=?+???-=∑ 1222222222211222222(1)()(1)

(6.8910e-0040(0.0036)(2))0.7311(10.7311)-0.0014

k k k

w o o w w o o δδδδ=-=+-=?+?-??-=∑ （5）.修正权值和阈值：

(1)()[()(1)]

(1)()[()(1)]

ji ji j ki ji ji j j j j j w t w t o w t w t t t t t ησαθθησαθθ+=++--+=++--

111111 4.5032e-0041 4.5032e-004w x ηδ==?= 111212 4.5032e-00430.0014w x ηδ==?= 11101 4.5032e-004w ηδ==

112121(-0.0014)1-0.0014w x ηδ==?=

11

2222(-0.0014)3 0.0042w x ηδ==?=- 11202-0.0014w ηδ==

221111 6.8910e-0040.1192 8.2141e-005w o ηδ==?= 221212 6.8910e-0040.7311 5.0380e-004w o ηδ==?= 22101 6.8910e-004w ηδ==

2221210.00360.1192 4.2912e-004w o ηδ==?= 2222220.00360.7311 0.0026w o ηδ==?= 222020.0036w ηδ==

(1)()1,2;0,1,2;1,2l l l ji ji ji w iterate w iterate w l i j +=+===

（6）.当k 每经历1~P 后，判断指标是否满足精度要求：

;E εε≤：精度

判断神经网络逼近误差满足要求或迭代学习达到最大容许否？

max t y or iterate iterate ε-<≥

1iterate iterate =+；继续迭代计算直至满足终止条件为止。 （7）.结束。 2、略。 3、略。 4、略。

基于BP神经网络的PID控制器的设计

基于BP神经网络的PID控制器的研究与 实现 课程名称：人工神经网络

目录 前言 (3) 一、BP神经网络 (4) 二、模拟PID控制系统 (5) 三、基于BP神经网络的PID控制器 (6) 四、仿真程序 (10) 五、运行结果 (17) 六、总结 (18) 参考文献 (19)

前言 人工神经网络是以一种简单神经元为节点，采用某种网络拓扑结构构成的活性网络，可以用来描述几乎任意的非线性系统。不仅如此，人工神经网络还具有学习能力、记忆能力、计算能力以及各种智能处理能力，在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储和检索的功能。不同领域的科学家，对人工神经网络有着不同的理解、不同的研究内容，并且采用不同的研究方法。对于控制领域的研究工作者来说，人工神经网络的魅力在于：①能够充分逼近任意复杂的非线性关系，从而形成非线性动力学系统，以表示某种被控对象的模型或控制器模型；②能够学习和适应不确定性系统的动态特性；③所有定量或定性的信息都分布储存于网络内的各神经单元，从而具有很强的容错性和鲁棒性；④采用信息的分布式并行处理，可以进行快速大量运算。对于长期困扰控制界的非线性系统和不确定性系统来说，人工神经网络无疑是一种解决问题的有效途径。正因为如此，把人工神经网络引入传统的PID 控制，将这两者结合，则可以在一定程度上解决传统PID 调节器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的不足。

一、BP神经网络 BP神经网络是一种有隐含层的多层前馈网络，其结构如图1-1所示。如果把具有M个输入节点和L个输出节点的BP神经网络看成是从M维欧氏空间到L维欧氏空间的非线性映射，则对于具有一定非线性因数的工业过程被控对象，采用BP网络来描述，不失为一种好的选择。在BP神经网络中的神经元多采用S型函数作为活化函数，利用其连续可导性，便于引入最小二乘学习算法，即在网络学习过程中，使网络的输出与期望输出的误差边向后传播边修正加权系数，以期使误差均方值最小。BP神经网络的学习过程可分为前向网络计算和反向误差传播——连接加权系数修正两个部分，这两个部分是相继连续反复进行的，直至误差满足要求。不论学习过程是否已经结束，只要在网络的输入节点加入输入信号，则这些信号将一层一层向前传播；通过每一层时要根据当时的连接加权系数和节点的活化函数与阈值进行相应计算，所得的输出再继续向下一层传输。这个前向网络计算过程，既是网络学习过程的一部分，也是将来网络的工作模式。在学习过程结束之前，如果前向网络计算的输出和期望输出之间存在误差，则转入反向传播，将误差沿着原来的连接通路回送，作为修改加权系数的依据，目标是使误差减小。

pid神经网络控制器的设计

第三章 PID 神经网络结构及控制器的设计 在控制系统中，PID 控制是历史最悠久，生命力最强的控制方式，具有直观、实现简单和鲁棒性能好等一系列优点。但近年来随着计算机的广泛应用，智能控制被越来越广泛的应用到各种控制系统中。智能控制方法以神经元网络为代表，由于神经网络可实现以任意精度逼近任意函数，并具有自学习功能，因此适用于时变、非线性等特性未知的对象，容易弥补常规PID 控制的不足。将常规PID 控制同神经网络相结合是现代控制理论的一个发展趋势。 3.1 常规PID 控制算法和理论基础 3.1.1 模拟PID 控制系统 PID(Proportional 、Integral and Differential)控制是最早发展起来的控制策略之一，它以算法简单、鲁捧性好、可靠性高等优点而梭广泛应用于工业过程控制中。 PID 控制系统结构如图3．1所示： 图3.1 模拟PID 控制系统结构图 它主要由PID 控制器和被控对象所组成。而PID 控制器则由比例、积分、微分三个环节组成。它的数学描述为： 1() ()[()()]t p D i de t u t K e t e d T T dt ττ=+ +? （3.1） 式中，p K 为比例系数； i K 为积分时间常数： d K 为微分时间常数。 简单说来，PID 控制器各校正环节的主要控制作用如下： 1．比例环节即时成比例地反映控制系统的偏差信号()e t ，偏差一旦产生，控制器立即产生控制作用，以减少偏差。

2．积分环节主要用于消除静差，提高系统的无差度。积分作用的强弱取决于积分时间常数i T ，i T 越大，积分作用越弱，反之则越强。 3．微分环节能反映偏差信号的变化趋势(变化速率)，并能在偏差信号值变得太大之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而加快系统的动作速度，减少调节时间。 具体说来，PID 控制器有如下特点： (1)原理简单，实现方便，是一种能够满足大多数实际需要的基本控制器； (2)控制器能适用于多种截然不同的对象，算法在结构上具有较强的鲁棒性，在很多情况下，其控制品质对被控对象的结构和参数摄动不敏感。 3.1.2 数字PID 控制算法 在计算机控制系统中，使用的是数字PID 控制器，数字PID 控制算法通常又分为位置式PID 控制算法和增量式PID 控制算法。 1．位置式PID 控制算法 由于计算机控制是一种采样控制，它只能根据采样时刻的偏差值计算控制量，故对式(3．1)中的积分和微分项不能直接使用，需要进行离散化处理。按模拟PID 控制算法的算式(3．1)，现以一系列的采样时刻点kT 代表连续时间t ，以和式代替积分，以增量代替微分，则可以作如下的近似变换： t kT = （0,1,2,3...)k = ()()()k k t j j e t dt T e jT T e j ==≈=∑∑? ()()[(1)]()(1) de t e kT e k T e k e k dt T T ----≈= (3.2) 式中，T 表示采样周期。 显然，上述离散化过程中，采样周期T 必须足够短，才能保证有足够的精度。为了书写方便，将()e kT 简化表示()e k 成等，即省去T 。将式（3.2）代入到（3.1）中可以得到离散的PID 表达式为： 0(){()()[()(1)]}k D p j I T T u k K e k e j e k e k T T ==+ + --∑ （3.3） 或 0 ()()()[()(1)]}k p I D j u k K e k K e j K e k e k ==++--∑ （3.4） 式中，k ——采样序号，0,1,2...k =； ()u k ——第k 次采样时刻的计算机输出值；

研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本） 这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我 QQ：415295747，或者登录我的博客https://www.wendangku.net/doc/9a12202955.html,/u/1723697742 1.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别 5 译者序 6 前 9 致谢 10 作者简介 11 目录 19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战 27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型 72 第3章用于非线性模式识别的神经网络 105 第4章神经网对非线性模式的学习 166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现 205 第6章数据探测、维数约简和特征提取 235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估 276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类 359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用 458 附录 2.MATLB 神经网络30个案例分析 第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模 66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

第六章-神经网络

一、填空题 1、神经元（即神经细胞）是由、、和四部分构成。 2、按网络结构分，人工神经元细胞可分为和，按照学习方式分可分为和。 3、人工神经网络常见的输出变换函数有和。 4、人工神经网络的学习规则有、和。 5、国内外学者提出了许多面向对象的神经网络控制结构和方法，从大类上看，较具代表性的有以下几种、和。 6、在一个神经网络中，常常根据处理单元的不同处理功能，将处理单元分成有以下三种、和。 7、在一个神经网络中，基本单元神经元的三个基本要素是、和。 8、人工神经网络常见的激发函数或作用函数有、、和。9、BP网络的学习算法的改进有、和。 10、神经网络是由大量广泛互联而成的网络。 11、人工神经网络的学习方法有和。 12、从生物控制论的观点来看，神经元具有以下功能和特性、和。13、一般来讲，人工神经网络的结构可以分成两种基本类型和。 14、人工神经网络的学习算法有、和。 15、BP学习算法实际包含了两类信号不同方向的传播过程，一类是施加输入信号由输入层 经隐层到输出层，产生输出响应的过程；另一类是希望输出与实际输出之间的误差信号由输出层返回隐层和输入层，反向逐层修正连接权值和神经元输出阈值的过程。 16、神经网络的学习方式可以分成、和。 17、An biologic neuron is composed of and . 二、选择题 1、一般认为，人工神经网络(ANN)适用于（） A、线性系统 B、多变量系统 C、多输入多输出系统 D、非线性系统 2、最早提出人工神经网络思想的学者是（） A、McCulloch-Pitts B、Hebb C、Widrow-Hoff D、Rosenblatt 3、神经元模型一般为（） A、单输入多输出 B、多输入单输出 C、单输入单输出 D、多输入多输出 三、简答题 1、简述神经网络的特点。 2、试画出一个2-3-5-2 BP网络的结构图，说明节点函数。 3、简要说明多层感知器的结构和学习算法。 4、前馈型神经网络有什么特点？哪些结构的神经网络属于前馈神经网络？

基于神经网络模型的自适应控制系统设计及仿真

第一章前言 1.1 课题的意义： 本毕业设计旨在学习并比较各种自适应控制算法，掌握matlab语言，利用simulink对自适应控制系统模型进行仿真分析。 自适应控制是人们要求越来越高的控制性能和针对被控系统的高度复杂化，高度不确定性的情况下产生的，是人工智能渗入到应用科技领域的必然结果。并在常规控制理论的基础上得到进一步的发展和提高。进入21世纪以来，智能控制技术和远程监测技术继续飞速发展，逐渐被应用到电力、交通和物流等领域。从卫星智能控制，到智能家居机器人；从公共场所的无线报警系统，到家用煤气、自来水等数据的采集。可以说，智能控制技术和远程监测技术己经渗透到了人们日常生活之中，节约了大量的人力和物力，给人们的日常生活带来了极大的便利。目前，自适应控制的研究以认知科学、心理学、社会学、系统学、语言学和哲学为基础，有效的把数字技术、远程通信、计算机网络、数据库、计算机图形学、语音与听觉、机器人学、过程控制等技术有机的结合，提供了解决复杂问题的有效手段。 自适应控制是在人们在追求高控制性能、高度复杂化和高度不确定性的被控系统情况下产生的，是人工智能渗入到应用科技领域的必然结果，并在常规控制理论的基础上得到进一步的发展和提高。主要研究对象从单输入、单输出的常系数线性系统，发展为多输入、多输出的复杂控制系统。自适应控制理论的产生为解决复杂系统控制问题开辟了新的途径，成为当下控制领域的研究和发展热点。 1.2 国内外研究概况及发展趋势： 1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。虽然，冯·诺依曼的名字是与普通计算机

神经网络的控制设计模板

x=0:0.01:3 y=3*sin(x)+0.1*rand(1,length(x)) 针对前述函数, 建立一个单输入单输出的3层BP网络, 并撰写报告, 激励函数等可自行选择: 要求: 神经网络输出与函数输出的误差应小于某小值; 由于所给函数x取值范围是[0 3],而题目要求输入输出样本集x 取值范围应该覆盖0度到360度。因此x在[3 2*pi]内, 应观察已训练好的神经网络是否满足目标函数, 以此检验训练完的网络。 建立网络与参数设置 一、先分析几个常见的激励函数 (1)logsig对数S型(sigmoid)传递函数, 它能够将神经元的输入范围是(-∞, +∞)映射到(0,1)的区间上, 它是可微函数, 其表示式为: y=1/1+e-x。 (2)tansig双曲正切S型(sigmoid)传递函数, 它能够将神经元的输入范围(-∞, +∞)映射到(-1,+1)的区间上, 它是可微函数。 对logsig传递函数而言, 输出范围是(0,1), 对tansig传递函数而言, 输出范围是(-1,1)。如果是purelin型神经元, 则整个网络的输出能够是任意值。 对三层BP网络而言, 如果最后一层是sigmoid型神经元, 那么整个网络的输出就限制在一个较小的范围内。我们选择purelin函数作为输出层神经元的激励函数, tansig函数作为隐层神经元的激励函数。

二、学习算法 BP算法的主要缺点是: 收敛速度慢, 局部极值、难以确定隐层结点个数。改进主要有两种途径: 一种是采用启发式学习算法, 另一种是采用更有效的优化算法。 启发式算法主要体现在函数梯度上, 包括有动量的梯度下降法、自适应lc的梯度下降法、有动量和自适应lc的梯度下降法和能复位的BP训练法。 基于数值优化的训练方法有三种: 共轭梯度法、高斯牛顿法和Levevberg-Marquardt法。 由于trainlm具有收敛快,误差小的优点, 且本实验中数据量不算大, 故我们这里采trainlm学习算法。,误差小的优点, 且本实验中数据量不算大, 故我们这里用trainlm学习算法。各个算法特点见表1 表1

智能控制大作业-神经网络

智能控制与应用实验报告神经网络控制器设计

一、实验内容 考虑一个单连杆机器人控制系统，其可以描述为： Mq + 0.5mgl sin（q） = r y = q 其中M = 0.5kgm2为杆的转动惯量，“7 = 1kg为杆的质量，/ = \m为杆长, g=9.8/n/52, g为杆的角位置，刁为杆的角速度，刁为杆的角加速度，丁为系统的控制输入。具体要求： 1、设计神经网络控制器，对期望角度进行跟踪。 2、分析神经网络层数和神经元个数对控制性能的影响。 3、分析系统在神经网络控制和PID控制作用下的抗干扰能力（加噪声干扰、加参数不确定）、抗非线性能力（加死区和饱和特性）、抗时滞的能力（对时滞大小加以改变）。 4、为系统设计神经网络PID控制器（选作）。 二、对象模型建立 根据公式（1）,令状态量得到系统状态方程为: r 一0?5 水〃?g/*sin(xj Af 山此建立单连杆机器人的模型如图1所示。 x2

图1单连杆机器人模型 三、系统结构搭建及神经网络训练 1 ?系统PID结构如图2所示: 图2系统PID结构图 PID参数设置为Kp二16, Ki二10, Kd二8得到响应曲线如图3所示:q 0.5 A mgl

1.4 0.4 ? 0.2 ； ? Q } r r r 「 「 r r r r 0123456789 10 t/s 图3 PID 控制响应曲线 采样PID 控制器的输入和输出进行神经网络训练 p 二[al' ;a2, ]; t 二b ，； net=newff ([-1 1;T 1;T 1], [3 8 16 8 1], {' tansig" ' tansig 5 1 tansig ， logsig , ' pure 1 in 1}); 产生的神经网络控制器如图4所示： 图3神经网络工具箱 训练过程如图4所示: 1.2 Custom Neural Network

基于神经网络的智能控制系统概述

神经网络的智能控制系统 摘要：介绍了神经网络的基本概念，论述了人工神经网络的产生与发展，以及人工神经网络在控制系统中的应用现状，分析了人工神经网络的特点和监视控制系统的原理，并阐述了几种基于神经网络的控制系统, 最后展望了基于神经网络控制的发展方向。 关键词：人工神经网络；控制系统；监视控制系统；智能控制； 1引言 基于神经网络的控制（NCC）.神经网络控制是一门崭新的智能信息处理学科，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它的发展对人工智能、计算机科学、信息科学、非线性科学、认识科学、自动控制、微电子、模式识别、脑神经科学等产生了重要影响。 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。 神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法，它适合于具有不确定性或高度非线性的控制对象，并具有较强的自适应和自学习功能，因此是智能控制的一个重要分支领域。人工神经网络利用物理器件来模拟生物神经网络的某些结构和功能，具有并行和分布式的信息处理网络结构，该结构一般由几个神经元组成，每一个神经元有一个单一的输出，但可通过连接的很多其它神经元，获得有多个连接通道的输入，每个连接通道对应一个连接权系数。 2人工神经网络的产生与发展 早在1943年，美国神经生物学家W.S.McCul-loch就与数学家W.Pitts合作，采用数理模型的方法研究脑细胞的动作和结构，以及生物神经元的一些基本生理特征，提出第一个神经计算模型，即神经元的阈值元件模型(MP模型)，并指出:即使是最简单的神经网络，从原则上讲也可以进行任意算术或逻辑函数的计算。1949年，D.O.Hebb提出了改变神经元连接强度的Hebb规则，其正确性30年后才得到证实，至今仍在各种神经网络模型中起着重要的作用。 1957年F.Rosenblatt提出并设计制作了著名的感知器(Perceptron)，从而掀起第一次研究神经网络的热潮。1960年B.Windrow和M.E.Hoff提出自适应线性单元(Adaline)网络，这与当时占主导地位的以顺序离散符号推理为基本特征的AI途径完全不同，因而引起人们的兴趣，同时也引起符号主义与连接主义的争论。1969年M.Minsky和S.Papert编写了影响很大的《Perceptron》一书。

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

神经网络PID毕业设计完整

摘要 目前，由于PID具有结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温的被控对象是一个大惯性大迟延非线性且对象变化的系统。常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主气温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究，，仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。 关键词：主汽温，PID，BP神经网络，MATLAB仿真

ABSTRACT At present, because PID has a simple structure and can be adjusted proportional integral and differential to satisfactory control performance，,it is widely used in power plants of various control process. The system of Power plant main steam temperature is an large inertia、big time-delayed and nonlinear dynamic system. Conventional steam temperature control system adopted cascade PID control or the differential control of lead before, when the unit is stable, general will allow the steam temperature control in the range ,but when operating conditions changed greatly, it is difficult to ensure the quality of control. This article studies PID control based BP neural network . Using such characteristics of neural network self-learning, nonlinear and don't rely on model realize PID parameters online auto-tuning. It can make full use of the advantages of PID and neural network. Here,we use a multilayer feedforward neural network using back propagation algorithm and based on control requirements.This net can real-time output Kp, Ki, Kd as the PID controller parameters ,insteading of the traditional PID parameters determined by experience. So it can obtain good control performance .For such a system ,we can simulate in MATLAB simulation platform.The simulation results show that the PID control based BP neural network has good adaptive ability and self-learning ability.For the system of large delay and free-model can obtain good control effect. KEY WORDS: main steam temperature ，PID ，BP neural network，MATLAB simulation

基于BP神经网络的PID控制器设计

基于BP神经网络的PID控 制器设计 班级：21班 学号：2014561 姓名：常临妍

摘要 常规PID控制技术是工业控制中一种常用的控制方法。其结构简单、容易实现、控制效果良好，且能对相当一些工业对象或过程进行有效的控制，已得到广泛应用。但其局限性在于：当控制对象不同，或被控对象具有复杂的非线性特性时，难以建立精确的数学模型。控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。且由于对象和环境的不确定性，往往难以达到满意的控制效果。为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以借助BP神经网络控制的方法。BP神经网络已被证明具有逼近任意连续有界非线性函数的能力，给非线性控制带来了新的思路。利用人工神经网络的自适应能力，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整。本文研究了基于BP神经网络的PID控制器设计，利用BP神经网络的自适应能力进行在线参数整定。其实现具有自适应性等特点，网络的收敛速度快，能够对非线性对象有很好的控制，系统的跟踪性能好。其参数设定无需知道被控对象的具体参数及其数学模型，对不同的对象具有适应性。 关键词：PID控制BP神经网络控制器设计

一．绪论 1.1神经元网络PID的发展历程 1934年，美国心理学家W.McCulloch和数学家W.Pitts用数学模型对神经系统中的神经元进行理论建模，建立了MP神经元模型。MP神经元模型首次用简单的数学模型模仿出生物神经元活动功能，并揭示了通过神经元的相互连接和简单的数学计算，可以进行相当复杂的逻辑运算这一事实。 1957年，美国计算机学家F.Rosenblatt提出了著名的感知器模型。它是一个具有连续可调权值矢量的MP神经网络模型，经过训练可达到对一定输入矢量模型进行识别的目的。 1959年，美国工程师B.Widrow和M.Hoff提出了自适应线性元件。它与感知器的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数，这允许输出可以是任意值，而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。提高了训练收敛速度和精度。他们从工程实际出发，不仅在计算机上模拟了这种神经网络，而且还做成了硬件，并将训练后的人工神经网络成功的用于小通讯中的回波和噪声，成为第一个用于解决实际问题的人工神经网络。 1969年，人工智能的创始人之一M.Minsky和S.Papert在合著《感知器》一书中，对以单层感知器为代表的简单人工神经网络的功能及局限性进行了深入分析，指出，单层感知器只能进行线性分类，对线性不可分的输入模式无效。而解决方法是设计出具有隐含层的多层神经网络。但要找到一个有效修正权矢量的学习算法并不容易。这一结论使当时许多神经网络研究者感到迷茫，对神经网络理论的发展起了消极作用。 1982年，美国学者J.Hopfield提出了霍普菲尔德网络模型，将能量函数引入到对称反馈网络中，使网络稳定性有了明显判据，并利用提出的网络的神经计算能力来解决条件优化问题。此模型可以用电子模拟线路实现，还兴起了对新一代电子神经计算机的研究。 1986年，D.E.Rumelhart等人提出的解决多层神经网络权值修正的算法——误差反向传播法，简称BP算法，找到了解决M.Minsky和S.Papert提出的问题的办法，给人工神经网络增添了新活力。 1.2神经网络的概念与特点 神经网络系统是指利用工程技术手段，模拟人脑神经网络结构和功能的一种技术系统，它是一种大规模并行的非线性动力学系统。由于它是由人工方式构造的网络系统，因此也称为人工神经网络系统。基于人工神经网络的控制简称为神经网络控制。神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法，它适用于具有不确定性、事变的对象与环境，并具有较强的自适应能力、学习能力、非线性影射能力、鲁棒性和容错能力。 人工神经网络有以下几个突出的优点： ①能逼近任意L2上的非线性函数；②信息的并行分布式处理与存储；③可以多输入、多输出；④便于用超大规模集成电路或光学集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现；⑤能进行学习，以适应环境的变化。 人工神经网络还有以下优越性： 一、具有自学习功能。实现图像识别时，先把许多不同的图像样板和对应的

第六章 神经网络在模式识别中的应用

第六章神经网络在模式识别中的应用 模式识别模拟的是人类一部分智能—识别、判断能力，而人类的智能活动都是在大脑的神经系统中完成的，如果我们能够模拟人类大脑的工作机理来实现识别系统，应该能够取得好的效果。人工神经网络的研究证实在这方面所进行的探索。 6.1 人工神经网络的基础知识 一、人工神经网络的发展历史 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts提出了形式神经元的数学模型； 1949年，心理学家Hebb提出了神经元学习的准则； 20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，引起了神经元研究的广泛兴趣； 1969年，Minsky等人指出了感知器的局限性，神经网络的研究热潮下降； 1982年，Hopfield提出了一种神经网络的动力学模型，可以用于联想记忆和优化计算； 1986年，Rumelhart等人提出了多层感知器模型，克服了感知器模型的局限性，使得人工神经网络的研究再度受到重视。 二、生物神经元 一个典型的神经元（或称神经细胞）可以看作有三部分组成：细胞体，树突和轴突。 树突是神经元的生物信号输入端，与其它的神经元相连；轴突是神经元的信号输出端，连接到其它神经元的树突上；神经元有两种状态：兴奋和抑制，平时神经元都处于抑制状态，轴突没有输入，当神经元的树突输入信号大到一定程度，超过某个阈值时，神经元有抑制状态转为兴奋状态，同时轴突向其它神经元发出信号。 三、人工神经元

人工神经元是仿照生物神经元提出的，神经元可以有N 个输入：12,,,N x x x ，每个输入端与神经元之间有一定的联接权值：12,,,N w w w ，神经元总的输入为对每个输入的加权求和，同时减去阈值θ： 1 N i i i u w x θ== -∑ 神经元的输出y 是对u 的映射： ()1N i i i y f u f w x θ=?? ==- ??? ∑ f 称为输出函数，可以有很多形式。当f 为阈值函数时，神经元就可以看作是一个线 性分类器。 ()1, 00, x f x x >?=? ≤? 当取f 为Sigmoid 函数时，神经元完成的是连续的线性映射： ()11x f x e -=+ [0,1] ()2211x f x e -= -+ [-1,1] 一个神经元的结构可以简化为下图的形式： x 1x 2 x N 其中输入矢量为增广矢量，最后一维1N x =，用N w 代替阈值θ。

第六章 人工神经元计算方法

第六章人工神经元计算方法 第一节概述 神经网络－模式识别 引例：水果分类的问题（识别不同的水果） 说明：1. 对水果的分类，是一个模式的识别问题。而对机械运行状态的判断，也是一个模式识别，因此可以使用神经网络进行判断。 2. 为神经网络提供数值参量（形状、大小、成分等），就可以得 到对应的种类属性（苹果、桔子）。因此，使用各种信号数据参 数作为输入，也可以获得机械运行状态的属性参量。 3. 权值相量、判断标准、误差输入可以不断的修正。 三.具体实例 通过该例，说明网络建立、训练、识别的过程 问题的提出 齿轮传动在运行过程中经常会出现各种类型的故障， 如齿面擦伤、胶合、点蚀、裂纹、局部断齿等，均会引 起振动烈度增加。如何根据所测振动信号自动识别故障 的类型，是目前齿轮故障诊断研究的一个重点内容，属 于模式识别问题。 本节介绍以小波分析为基础，采用神经网络识别点蚀 故障的方法。

三. 具体实例 齿轮点蚀故障的小波神经网络识别 三. 具体实例 齿轮点蚀故障的小波神经网络识别 神经网络理论的应用取得了令人瞩目的发展，特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别、CAD/CAM等方面都有重大的应用实例。下面列出一些主要应用领域： （1）模式识别和图像处理。语音识别、签字识别、指纹识别、人体病理分析、目标检测与识别等。 （2）控制和优化。机械过程控制、机器人运动控制、金属探伤、故障

分析等。 （3）预报和智能信息管理。股票市场预测、地震预报、有价证券管理、借贷风险分析、IC卡管理和交通管理。 一、什么是人工神经元计算 人的大脑是众所周知的最复杂的计算“装置”，其强大的思考、记忆和解决问题的能力激发了许多科学工作者去尝试建立人脑的计算模型。经过近半个多世纪的努力，形成了人工神经元计算理论。 1.模拟人脑神经元是脑神经系统中最基本的细胞单元。每个神经元都是一个简单的微处理单元，其接受和综合许多其它神经元通过所谓树突的输入结构传来的信号，并将输出信号沿着轴突向外传送。这种信号传递本质上是一个化学过程，但其信号是可以测量的。