智能控制第4讲 神经控制专题浅析.pdf

智能控制 第四讲神经控制专题 黄从智 第四讲神经控制专题 模糊控制从人的经验出发，解决了智能 控制中人类语言的描述和推理问题，尤其是 一些不确定性语言的描述和推理问题，从而 在机器模拟人脑的感知、推理等智能行为方 面迈出了重大的一步。 模糊控制在处理数值数据、自学习 能力等方面还远没有达到人脑的境界。 人工神经网络从另一个角度出发，即从 人脑的生理学和心理学着手，通过人工 模拟人脑的工作机理来实现机器的部分 智能行为。 人工神经网络( 简称神经网络，Neural 人工神经网络( 简称神经网络，Neural Network/NN)是模拟人脑思维方式的数学模 Network/NN)是模拟人脑思维方式的数学模 型。 型。 神经网络是在现代生物学研究人脑组织 神经网络是在现代生物学研究人脑组织 成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神 成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神 经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑 经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑 功能的基本特征，如并行信息处理、学习、 功能的基本特征，如并行信息处理、学习、 联想、模式分类、记忆等。 联想、模式分类、记忆等。 20 世纪80年代以来，人工神经网络 20 世纪80年代以来，人工神经网络 （ANN ，Artificial Neural Network ）研 （ANN ，Artificial Neural Network ）研 究所取得的突破性进展。神经网络控制 究所取得的突破性进展。神经网络控制 是将神经网络与控制理论相结合而发展 是将神经网络与控制理论相结合而发展 起来的智能控制方法。它已成为智能控 起来的智能控制方法。它已成为智能控 制的一个新的分支，为解决复杂的非线 制的一个新的分支，为解决复杂的非线 性、不确定、未知系统的控制问题开辟 性、不确定、未知系统的控制问题开辟 了新途径。 了新途径。 第四讲神经控制专题 神经网络基本概念 BP 网络 感知器 Hopfield 网络 神经网络控制 实例分析 神经网络发展简史 1 启蒙期(1890-1969年) 1 2 2 低潮期(1969-1982年) 3 复兴期(1982-1986年) 3 4 新连接机制时期(1986年至今) 4 1 启蒙期(1890-1969年) 1 1890年，W.James发表专著《心理学》，讨论了脑 的结构和功能。 1943年，美国心理学家W.S.McCulloch 和数学家 W.Pitts提出了MP模型描述脑神经细胞动作。 1949年，心理学家Hebb 实现了对脑细胞之间相互影 响的数学描述，从心理学的角度提出了至今仍对神经 网络理论有重要影响的Hebb学习规则。 1958年，E.Rosenblatt提出感知器模型，它是描述信 息在人脑中存储和记忆的数学模型。 1962年，Widrow 和Hoff 提出了自适应线性神经网 络，即Adaline 网络，并提出了δ学习规则。 2 2 低潮期(1969-1982年) 受当时神经网络理论研究水平的限制及冯·诺依曼式 计算机发展的冲击等因素的影响，神经网络的研究陷 入低谷。 在美、日等国有少数学者继续着神经网络模型和学 习算法的研究，提出了许多有意义的理论和方法。 1969年，S.Groisberg和A.Carpentet提出了至今为止 最复杂的ART 网络，该网络可以对任意复杂的二维模 式进行自组织、自稳定和大规模并行处理。 1972年，Koho