工业自动化技术讲稿5人工神经网络与神经网络控制.pptx
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1、人工神经网络与神经网络控制人工神经网络与神经网络控制陆宝春陆宝春陆宝春陆宝春20052005年年年年1111月月月月人工神经网络与神经网络控制人工神经网络与神经网络控制人工神经网络与神经网络控制1 1 1 1 人工神经网络概述人工神经网络概述人工神经网络概述人工神经网络概述2 2 2 2 人工神经网络发展人工神经网络发展人工神经网络发展人工神经网络发展3 3 3 3 人工神经网络模型人工神经网络模型人工神经网络模型人工神经网络模型4 4 神经网络的工作方式及其特点神经网络的工作方式及其特点神经网络的工作方式及其特点神经网络的工作方式及其特点5 5 神经网络的设计开发过程神经网络的设计开发过程神
2、经网络的设计开发过程神经网络的设计开发过程6 6 6 6 人工神经网络的应用人工神经网络的应用人工神经网络的应用人工神经网络的应用7 7 神经网络控制神经网络控制神经网络控制神经网络控制8 8 净水厂最佳投药量的神经网络控制系统净水厂最佳投药量的神经网络控制系统净水厂最佳投药量的神经网络控制系统净水厂最佳投药量的神经网络控制系统9 9 9 9 神经网络控制中有待解决的问题神经网络控制中有待解决的问题神经网络控制中有待解决的问题神经网络控制中有待解决的问题10 10 10 10 人工神经网络的发展方向人工神经网络的发展方向人工神经网络的发展方向人工神经网络的发展方向人工神经网络与神经网络控制1
3、1 人工神经网络概述人工神经网络概述 现代计算机有很强的数值计算、逻辑运算和现代计算机有很强的数值计算、逻辑运算和现代计算机有很强的数值计算、逻辑运算和现代计算机有很强的数值计算、逻辑运算和信息处理能力,极大地扩展了人的脑力,但它对信息处理能力,极大地扩展了人的脑力,但它对信息处理能力,极大地扩展了人的脑力,但它对信息处理能力,极大地扩展了人的脑力,但它对模式识别、感知等问题的能力却远不如人,特别模式识别、感知等问题的能力却远不如人,特别模式识别、感知等问题的能力却远不如人,特别模式识别、感知等问题的能力却远不如人,特别是它只能按照事先编好的程序机械的执行,缺乏是它只能按照事先编好的程序机械的
4、执行,缺乏是它只能按照事先编好的程序机械的执行,缺乏是它只能按照事先编好的程序机械的执行,缺乏向环境学习,适应环境的能力。人脑的工作方式向环境学习,适应环境的能力。人脑的工作方式向环境学习,适应环境的能力。人脑的工作方式向环境学习,适应环境的能力。人脑的工作方式与计算机是不同的。人脑是由大量基本单元(即与计算机是不同的。人脑是由大量基本单元(即与计算机是不同的。人脑是由大量基本单元(即与计算机是不同的。人脑是由大量基本单元(即神经元)经过复杂的互相连接而成的一种高度复神经元)经过复杂的互相连接而成的一种高度复神经元)经过复杂的互相连接而成的一种高度复神经元)经过复杂的互相连接而成的一种高度复杂
5、的、非线形的、并行处理的信息处理系统。杂的、非线形的、并行处理的信息处理系统。杂的、非线形的、并行处理的信息处理系统。杂的、非线形的、并行处理的信息处理系统。人工神经网络与神经网络控制1 1 人工神经网络概述人工神经网络概述 人人人人们们们们以以以以模模模模仿仿仿仿人人人人脑脑脑脑神神神神经经经经网网网网络络络络的的的的信信信信息息息息表表表表示示示示、存存存存储储储储和和和和处处处处理理理理机机机机制制制制为为为为基基基基础础础础,设设设设计计计计全全全全新新新新的的的的计计计计算算算算机机机机处处处处理理理理结结结结构构构构模模模模型型型型,这这这这也也也也就就就就促促促促进进进进了了了了
6、人人人人工工工工神神神神经经经经网网网网络络络络(artificial artificial artificial artificial neural neural neural neural networks networks networks networks 简称简称简称简称NNNNNNNN)的研究与应用。)的研究与应用。)的研究与应用。)的研究与应用。人人人人工工工工神神神神经经经经网网网网络络络络就就就就是是是是由由由由多多多多个个个个简简简简单单单单的的的的并并并并行行行行工工工工作作作作的的的的处处处处理理理理单单单单元元元元彼彼彼彼此此此此以以以以某某某某种种种种方方方方式式式
7、式互互互互连连连连组组组组成成成成的的的的系系系系统统统统。它它它它模模模模拟拟拟拟人人人人类类类类大大大大量量量量脑脑脑脑细细细细胞胞胞胞的的的的高高高高度度度度连连连连接接接接,当当当当有有有有输输输输入入入入信信信信号号号号将将将将神神神神经经经经元元元元激活时,经过神经回路产生输出。激活时,经过神经回路产生输出。激活时,经过神经回路产生输出。激活时,经过神经回路产生输出。人工神经网络与神经网络控制2 2 人工神经网络发展人工神经网络发展启蒙时期启蒙时期低潮时期低潮时期复兴时期复兴时期新时期新时期人工神经网络与神经网络控制(1 1)启蒙时期)启蒙时期18901890年,心理学家年,心理学
8、家年,心理学家年,心理学家W.JamsW.Jams关于人脑结构与功关于人脑结构与功关于人脑结构与功关于人脑结构与功能的研究。能的研究。能的研究。能的研究。19431943年,生理学家年,生理学家年,生理学家年,生理学家W.S.McCullochW.S.McCulloch和数学家和数学家和数学家和数学家W.A.PittsW.A.Pitts提出了神经元提出了神经元提出了神经元提出了神经元M-PM-P模型。模型。模型。模型。19581958年,计算机学家年,计算机学家年,计算机学家年,计算机学家Frank RosenblattFrank Rosenblatt提出了提出了提出了提出了 “感知器感知器感
9、知器感知器”(PerceptronPerceptron)。)。)。)。人工神经网络与神经网络控制(2)低潮时期低潮时期 1969196919691969年,人工智能的创始人年,人工智能的创始人年,人工智能的创始人年,人工智能的创始人M.MinskyM.Minsky和和和和S.PaperS.Paper发表了发表了发表了发表了感知器感知器感知器感知器一书。书中指出,简一书。书中指出,简一书。书中指出,简一书。书中指出,简单的神经网络只能运用于线性问题的求解,能够单的神经网络只能运用于线性问题的求解,能够单的神经网络只能运用于线性问题的求解,能够单的神经网络只能运用于线性问题的求解,能够求解非线性问
10、题的网络应具有隐层,而从理论上求解非线性问题的网络应具有隐层,而从理论上求解非线性问题的网络应具有隐层,而从理论上求解非线性问题的网络应具有隐层,而从理论上不能证明将感知器模型扩展到多层网络是有意义不能证明将感知器模型扩展到多层网络是有意义不能证明将感知器模型扩展到多层网络是有意义不能证明将感知器模型扩展到多层网络是有意义的。这一悲观论点极大地影响了人工神经网络的的。这一悲观论点极大地影响了人工神经网络的的。这一悲观论点极大地影响了人工神经网络的的。这一悲观论点极大地影响了人工神经网络的研究,开始了神经网络发展史上长达研究,开始了神经网络发展史上长达研究,开始了神经网络发展史上长达研究,开始了
11、神经网络发展史上长达10101010年的低潮年的低潮年的低潮年的低潮时期。时期。时期。时期。人工神经网络与神经网络控制(3 3)复兴时期)复兴时期19821982年,物理学家年,物理学家年,物理学家年,物理学家John.J.HopfieldJohn.J.Hopfield提出了提出了提出了提出了HopfieldHopfield网络;网络;网络;网络;19861986年,贝尔实验室利用年,贝尔实验室利用年,贝尔实验室利用年,贝尔实验室利用HopfieldHopfield理论在硅理论在硅理论在硅理论在硅片上制成了硬件神经计算机网络;片上制成了硬件神经计算机网络;片上制成了硬件神经计算机网络;片上制成
12、了硬件神经计算机网络;19881988年,年,年,年,并行分布式处理并行分布式处理并行分布式处理并行分布式处理一书发展了多一书发展了多一书发展了多一书发展了多层感知机的反向传播训练方法。层感知机的反向传播训练方法。层感知机的反向传播训练方法。层感知机的反向传播训练方法。人工神经网络与神经网络控制(4 4)新时期)新时期19871987年,首届国际神经网络学术会议召开,标年,首届国际神经网络学术会议召开,标年,首届国际神经网络学术会议召开,标年,首届国际神经网络学术会议召开,标志着世界范围内掀起神经网络开发研究的热潮。志着世界范围内掀起神经网络开发研究的热潮。志着世界范围内掀起神经网络开发研究的
13、热潮。志着世界范围内掀起神经网络开发研究的热潮。神经网理论已成为涉及神经生理科学、认识科神经网理论已成为涉及神经生理科学、认识科神经网理论已成为涉及神经生理科学、认识科神经网理论已成为涉及神经生理科学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学、光学、生物电子学等多学科交学、微电子学、光学、生物电子学等多学科交学、微电子学、光学、生物电子学等多学科交学、微电子学、光学、生物电子学等多学科交叉、综合的前沿科学。叉、综合的前沿科学。叉、综合的前沿科学。叉、综合的前
14、沿科学。许多国家在神经网络计算机的硬件实现方面也许多国家在神经网络计算机的硬件实现方面也许多国家在神经网络计算机的硬件实现方面也许多国家在神经网络计算机的硬件实现方面也取得了一些成绩。取得了一些成绩。取得了一些成绩。取得了一些成绩。人工神经网络与神经网络控制3 3 人工神经网络模型人工神经网络模型神经元输入输出关系:神经元输入输出关系:神经元输入输出关系:神经元输入输出关系:人工神经网络与神经网络控制3 3 人工神经网络模型人工神经网络模型 人工神经网络是由多个神经元构成的一个并行人工神经网络是由多个神经元构成的一个并行人工神经网络是由多个神经元构成的一个并行人工神经网络是由多个神经元构成的一
15、个并行和分布式信息处理网络结构。和分布式信息处理网络结构。和分布式信息处理网络结构。和分布式信息处理网络结构。神经网络模型的种类繁多,有前馈神经网络、神经网络模型的种类繁多,有前馈神经网络、神经网络模型的种类繁多,有前馈神经网络、神经网络模型的种类繁多,有前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络、模糊神经网络反馈神经网络、自组织神经网络、模糊神经网络反馈神经网络、自组织神经网络、模糊神经网络反馈神经网络、自组织神经网络、模糊神经网络等。等。等。等。人工神经网络与神经网络控制(1 1)前馈神经网络)前馈神经网络 这是现行控制方案中采用的最多的神经网络网型。这是现行控制方案中采用的最多的神经网络
16、网型。这是现行控制方案中采用的最多的神经网络网型。这是现行控制方案中采用的最多的神经网络网型。前馈神经网络又包括前馈神经网络又包括前馈神经网络又包括前馈神经网络又包括BPBPBPBP、PIDPIDPIDPID神经元、神经元、神经元、神经元、RBFRBFRBFRBF径向基函数径向基函数径向基函数径向基函数神经网络。神经网络。神经网络。神经网络。人工神经网络与神经网络控制(2 2)模糊神经网络)模糊神经网络 模糊神经网络控制技术是神经网络集成控制模糊神经网络控制技术是神经网络集成控制模糊神经网络控制技术是神经网络集成控制模糊神经网络控制技术是神经网络集成控制技术的精华,现在已成为一个研究热点技术的
17、精华,现在已成为一个研究热点技术的精华,现在已成为一个研究热点技术的精华,现在已成为一个研究热点 。人工神经网络与神经网络控制4神经网络的工作方式及其特点神经网络的工作方式及其特点神经元的连接权值通过学习神经元的连接权值通过学习神经元的连接权值通过学习神经元的连接权值通过学习来修改来修改来修改来修改连接权值不变,由网络输入连接权值不变,由网络输入连接权值不变,由网络输入连接权值不变,由网络输入得到相应的输出得到相应的输出得到相应的输出得到相应的输出学习期学习期工作期工作期人工神经网络与神经网络控制(1 1)人工神经网络学习)人工神经网络学习 人人人人工工工工神神神神经经经经网网网网络络络络学学
18、学学习习习习就就就就是是是是通通通通过过过过对对对对样样样样本本本本的的的的学学学学习习习习训训训训练练练练,不不不不断断断断改改改改变变变变网网网网络络络络连连连连接接接接权权权权值值值值和和和和扩扩扩扩扑扑扑扑结结结结构构构构以以以以使使使使网网网网络络络络的的的的输输输输出出出出不不不不断断断断的的的的接接接接近近近近期期期期望望望望的的的的输输输输出出出出,其其其其实实实实质质质质就就就就是是是是连连连连接接接接权权权权值值值值的的的的动动动动态态态态调调调调整整整整。神神神神经经经经网网网网络络络络的的的的学学学学习习习习算算算算法法法法很多,如很多,如很多,如很多,如BPBPBPB
19、P算法。算法。算法。算法。人工神经网络与神经网络控制(2 2)训练神经网络的基本步骤)训练神经网络的基本步骤 包括原始数据的收集、数包括原始数据的收集、数包括原始数据的收集、数包括原始数据的收集、数据分析、变量选择以及数据据分析、变量选择以及数据据分析、变量选择以及数据据分析、变量选择以及数据的预处理等的预处理等的预处理等的预处理等 如如如如选选选选择择择择BPBPBPBP网网网网,就就就就要要要要确确确确定定定定网网网网络络络络的的的的结结结结构构构构和和和和参参参参数数数数,如如如如:层层层层数数数数,每层结点数、初始权值每层结点数、初始权值每层结点数、初始权值每层结点数、初始权值 其其其
20、其目目目目的的的的在在在在于于于于找找找找到到到到蕴蕴蕴蕴涵涵涵涵在在在在样样样样本本本本数数数数据据据据中中中中的的的的输输输输入入入入和和和和输输输输出出出出间间间间的的的的本本本本质质质质关关关关系系系系,从从从从而而而而对对对对未未未未经经经经训训训训练练练练的的的的输输输输入入入入也也也也能能能能找找找找到到到到合合合合适适适适的的的的输输输输出出出出,即具备泛化能力。即具备泛化能力。即具备泛化能力。即具备泛化能力。产生数据样本集产生数据样本集确定网型与结构确定网型与结构训练和测试训练和测试人工神经网络与神经网络控制(3)神经网络特点神经网络特点自适应性自适应性自适应性自适应性泛化功
21、能泛化功能泛化功能泛化功能 非线性映射功能非线性映射功能非线性映射功能非线性映射功能 高度并行处理信息高度并行处理信息高度并行处理信息高度并行处理信息 这些特点显示了神经网络在解决高度非线性和这些特点显示了神经网络在解决高度非线性和这些特点显示了神经网络在解决高度非线性和这些特点显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定性系统的控制方面具有很大潜力。将神严重不确定性系统的控制方面具有很大潜力。将神严重不确定性系统的控制方面具有很大潜力。将神严重不确定性系统的控制方面具有很大潜力。将神经网络引入控制系统是控制学科发展的必然趋势。经网络引入控制系统是控制学科发展的必然趋势。经网络引入控制系统是控制
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