第二部分-神经网络控制.ppt

第3章 神经网络控制- 网络结构(部分).pptx 第3章 神经网络控制模糊控制适合于解决用不确定性语言描述的一些推理问题，模拟了人脑利用模糊语言推理的思维形式。模糊控制在处理数值数据和学习能力方面较差。人工神经网络通过模拟人脑的结构来实现人脑信息处理功能的模拟，并应用这种模拟来解决实际问题。重点是功能模拟，如学习、识别、控制等。人工神经网络可看作用物理上可实现的器件、系统或现有的计算机来模拟人脑结构和功能的人工系统，它具有并行处理、自学习和非线性映射等能力。第1部分网络结构3.1 神经网络概述3.2 前向神经网络3.3 动态神经网络3.4 径向基函数神经网络3.1 神经网络概述3.1.1 神经网络简介3.1.2 神经网络的发展历史3.1.3

2018-01-22 约4.9千字 82页立即下载

2024-11-19 约1.48千字 43页立即下载

神经网络控制续.doc 《智能控制》讲义郭兴旺北航机械学院 2007-2012 (上接ppt,“离散Hopfield网络”) 3. 连接权的设计为保证H网收敛，要求W有如下特点：保证异步工作方式收敛时，W应对称。（一般只保证此条件）保证同步工作方式收敛时，W应非负定对称。（b比a要求高）另外，对给定样本的要求是：“样本必须是网络的吸引子，而且要有一定的吸引域”，这样才能实现联想记忆功能。为实现上述功能，通常采用Hebb规则设计连接权。 Hebb学习规则：调整的原则为，若第i和第j个神经元同时处于兴奋（或同时抑制）状态，则它们之间的连接权应加强，即。这一规则与

2017-03-22 约9.54千字 38页立即下载

神经网络控制-3.ppt 神经网络控制 2012年6月 3.2 前馈神经网络 3.2.2 BP网络感知器网络 → 符号函数 → 模式分类 BP网络 → S函数 → 函数逼近 BP (Back Propagation) 设给定P组输入输出样本从函数拟合的角度，它说明BP网络具有插值功能。利用该样本集首先对BP网络进行训练,也即对网络的连接权系数进行学习和调整，以便该网络实现给定的输入输出映射关系。经过训练的BP网络，对于不是样本集中的输入也能给出合适的输出。该性质称为泛化(generalization)功能。设取拟合误差的代价函数为其中问题是如何调整连接权系

2017-06-09 约3.13千字 25页立即下载

神经网络控制讲解.docx 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

2017-04-19 约4.67千字 11页立即下载

神经网络预测控制大全.ppt 一.引言火电厂锅炉的过热蒸汽温度是其运行质量的重要指标之一，过热蒸汽温度过高或过低都会影响电厂的安全经济运行，但汽温调节对象是一个多容环节，它的纯延迟时间和时间常数都比较大，干扰因素多，对象模型不确定，在锅炉自动调节系统中属于可控性最差的一个调节系统。一.引言目前该系统控制的主导设计方案是PID律，虽然一些先进控制技术近年来尝试在火电厂自动化中应用，但由于理论上的局限性和实现上的具体困难，均未能得到广泛应用。一.引言本文根据单元控制的思想，并运用神经网络预测控制的方法，应用于过热蒸汽温度控制中。使单元控制的思想得以实现，神经网络更接近生物神经网络的结构，神经网络的优势得

2018-09-03 约2.17千字 26页立即下载

《ID神经网络控制》课件.ppt ID神经网络控制ID神经网络控制是一种将神经网络与自适应控制相结合的控制方法。该方法利用神经网络的学习能力来逼近未知的系统动力学，并利用自适应控制的理论来设计控制器，从而实现对系统的高精度控制。课程概述课程目标深入了解ID神经网络控制原理。掌握神经网络建模和控制方法。课程内容介绍ID神经网络控制基础理论和应用。涵盖模型识别、控制器设计、性能分析、实验平台搭建等内容。课程特点结合实际案例，讲解ID神经网络控制在不同领域的应用。通过实验验证理论知识，提升实践能力。控制系统基础回顾系统模型描述系统的数学模型，比如微分方程或传递函数，用于分析和设计控制策略。控制目标定义希望系统达成的目标，比如位置

2025-02-22 约4.46千字 29页立即下载

神经网络PID控制讲解.ppt 4.3.4 神经网络PID控制;2;3;4;5;;7;8;9; 综上所述，图一所示的神经网络PID控制系统的算法步骤：事先选定NNI BP神经网络的结构，即选定输入层节点数和隐含层节点数；选定学习速率和动量系数。用(-1,1)之间的随机值对NNC和NNI的权值进行初始化，令k=0。采样得。计算 ;11;12;13;14;15;参考书：王永骥、涂健，神经元网络控制，机械工业出版社. P303~307、 P177。;图二 神经网络PID

2017-04-17 约小于1千字 43页立即下载

神经网络PID控制.pptx 神经网络PID控制第1页/共44页 2第2页/共44页 3第3页/共44页 4第4页/共44页 5第5页/共44页 6图二辨识器网络NNI 结构图第6页/共44页 7第7页/共44页 8第8页/共44页 9第9页/共44页 10 综上所述，图一所示的神经网络PID控制系统的算法步骤：事先选定NNI BP神经网络的结构，即选定输入层节点数和隐含层节点数；选定学习速率和动量系数。用(-1,1)之间的随机值对NNC和NNI的权值进行初始化，令k=0。采样得。计算

2023-07-13 约小于1千字 44页立即下载

神经网络及其控制课件.doc 神经网络计算 §1-1神经元模型一、概述 神经网络的特点定义：用于模拟人脑神经元活动过程，包括对信息的加工、处理、存贮和搜索过程。特点信息分布式存贮信息的并行处理与推理信息的自组织、自学习二、神经元的模型特征神经元——多输入单输出的信息处理单元膜电位——细胞内部和外部具有不同的电位，当外部电位为零时，内部电位称为膜电位。 ωi0 —— 兴奋性神经元的突触 ωi0 —— 抑制性 ωi=0 —— 第i个输入信号对该神经元不起任何作用神经元具有以下特征：时空整合功能：空间总和：定量描述为：整个神经元的膜电位（状态变化）与输入信号与其权重的线性组合：是线性相关的时

2017-04-17 约1.11万字 31页立即下载

智能控制第7章典型神经网络.ppt 图7-11BP神经网络结构网络的学习算法如下：01前向传播：计算网络的输出。02隐层神经元的输入为所有输入的加权之和：03隐层神经元的输出采用S函数激发：0421则输出层神经元的输出：网络第个输出与相应理想输出的误差为：01.第p个样本的误差性能指标函数为：02.其中N为网络输出层的个数。03.反向传播：采用梯度下降法，调整各层间的权值。权值的学习算法如下：输出层及隐层的连接权值学习算法为：0102其中隐层及输入层连接权值学习算法为：如果考虑上次权值对本次权值变化的影响，需要加入动量因子，此时的权值为：01其中为学习速率，为动量因子。027.2.7仿真实例： ? 取标准样本为3输入2输出样本，

2025-02-17 约3.34千字 10页立即下载

《PID神经网络控制》课件.ppt *******************PID神经网络控制PID控制是工业过程控制中广泛应用的一种控制方法。神经网络可以学习复杂的非线性系统，提高PID控制的精度和鲁棒性。课程介绍本课程将深入探讨PID神经网络控制理论，并以实践应用为导向，引导学习者掌握该技术在工业自动化领域的应用。课程内容涵盖PID控制基础、神经网络基本原理、PID-NN控制系统设计、以及实际工业系统应用案例分析。学习目标11.掌握PID控制基础理解PID控制器的基本原理和参数的意义，能够运用PID控制器进行系统控制。22.了解神经网络基础知识掌握神经网络的基本概念，并理解神经网络在PID控制中的应用优势。33.学习PID神经

2025-01-12 约4.85千字 30页立即下载

智能控制之神经网络119309.ppt 第6章 神经网络理论基础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。神经元具有如下功能： (1)?兴奋与抑制：如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时即为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于动作电位的阈值时即为抑制状态，不产生神经冲动。 (2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的传递作用可增强和减弱，因此神经元具有学习与遗忘的功能。 (3)

2017-08-13 约字 39页立即下载

一级倒立摆神经网络控制.doc 一、神经网络控制基本原理 1、神经网络控制理论基本概念人工神经网络是由大量简单单元以及这些单元的分层组织大规模并行联结而成的一种网络，它力图像一般生物神经系统一样处理事物，实现人脑的某些功能。人工神经网络可以忽略过程或系统的具体物理参数，根据系统的运行或实验数据，建立输入和输出状态之间的非线性映射关系。半个多世纪以来，它在非线性系统、优化组合、模式识别等领域得到了广泛应用。神经网络具有如下特点： 1）具有自适应能力它主要是根据所提供的数据，通过学习和训练，找出输入和输出间的内在联系，从而求得问题的解答，而不是依靠对问题的先验知识和规则，因而它具有很好的适应性。 2）具有泛化能力泛化即用较

2017-12-18 约3.36千字 6页立即下载

2024-11-06 约2.22千字 5页立即下载