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引言 神经网络控制教材(第三版).ppt
2-1 引 言 人脑神经系统 人的思维是由脑完成的; 神经元是组成人脑的最基本单元,能够接受并处理信息; 人脑是一个复杂的信息并行加工处理巨系统; 大脑的自组织、自学习性 大脑的自组织、自学习性,来源于神经网络结构的可塑性,主要反映在神经元之间连接强度的可变性上; 大脑可通过自组织、自学习,不断适应外界环境的变化。 人工神经网络或称连接机制 从微观结构与功能上对人脑神经系统的模拟而建立起来的一类模型; 具有模拟人的部分形象思维的能力,主要是非线性特性、学习能力和自适应性,是模拟人的智能的一条途径; 由简单信息处理单元(神经元)互连组成的网络; 能接受、处理信息,信息处理由神经元间的相互作用来实现,通过把问题表达成神经元间的连接权来处理。 人工神经网络是对人脑的模拟 演示 人工神经网络是对人脑的模拟 控制领域常用神经网络 神经网络是人脑的抽象、简化和模拟,反映了人脑功能的若干基本特征: (1)网络的信息处理,由神经元间的相互作用实现,具有并行处理的特点; (2)知识与信息的存储,表现为神经元间分布式的物理联系; (3)网络的学习和识别,决定于神经元连接权系的动态演化过程; (4)具有联想记忆特性。 神经网络的数理模型 基本运算可归结为四种: (1)积与和 (2)权值学习 (3) 阈值处理 (4)非线性函数处理 神经网络的工作方式 两个阶段组成: (1)学习期:神经元间的连接权值,可由学习规则进行调整,以使目标(准则)函数达最小 (2)工作期:连接权值不变,由网络的输入,得到相应的输出 无导师的学习(无监督、或称自组织 ) 无导师信号提供给网络,网络能根据 其特有的结构和学习 规则,进行连接权系 的调整,此时,网络 的学习评价标准隐含 于其内部(见图)。 实际输出 学习机 输入 NN 自我 比 较
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