技術(shù)及工程應(yīng)用講稿5(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制)(編輯修改稿)
2025-03-18 14:04 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 如 BP算法 。 （ 2）訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本步驟 包括原始數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)分析、變量選擇以及數(shù)據(jù)的預(yù)處理等 如選擇 BP網(wǎng) ， 就要確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù) ， 如：層數(shù) ，每層結(jié)點數(shù) 、 初始權(quán)值 其目的在于找到蘊涵在樣本數(shù)據(jù)中的輸入和輸出間的本質(zhì)關(guān)系 ， 從而對未經(jīng)訓(xùn)練的輸入也能找到合適的輸出 ，即具備泛化能力 。 產(chǎn)生數(shù)據(jù)樣本集 確定網(wǎng)型與結(jié)構(gòu) 訓(xùn)練和測試 （ 3） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點 自適應(yīng)性 泛化功能 非線性映射功能 高度并行處理信息 這些特點顯示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決高度非線性和嚴重不確定性系統(tǒng)的控制方面具有很大潛力。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入控制系統(tǒng)是控制學(xué)科發(fā)展的必然趨勢。 5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計開發(fā)過程 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)描述 系統(tǒng)需求分析 產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)可執(zhí)行代碼 訓(xùn)練和測試網(wǎng)絡(luò) 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并入系統(tǒng) 選擇 訓(xùn)練 和測 試數(shù) 據(jù) 抽取 數(shù)據(jù) 特征 和預(yù) 處理 6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 模式識別 如癌細胞識別 、 油氣藏檢測 、 電力變壓器故障檢測等 。 控制與優(yōu)化 如溫度控制 、 液壓位置伺服系統(tǒng)控制 、 機器人運動控制等 。 金融預(yù)測及管理 如股票市場預(yù)測 、 保險業(yè)風險評估 。 通信 如路由選擇。 7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 20世紀 80年代以來，工業(yè)生產(chǎn)向著大型、連續(xù)、綜合化方向發(fā)展，控制系統(tǒng)也變的越來越復(fù)雜。自動控制工作面臨著兩大挑戰(zhàn)，一是控制對象越來越復(fù)雜存在多種不確定性以及難以確切描述的非線性特征；二是控制任務(wù)要求越來越高，往往是多層次多目標的控制要求。為此，人們必須建立新的理論和方法，從而導(dǎo)致了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的產(chǎn)生，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)、分布式存儲等特點正好為上述問題解決了一條新途徑，在自動控制領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。 （ 1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是研究和利用人腦的某些結(jié)構(gòu)機理以及人的知識和經(jīng)驗對系統(tǒng)的控制。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以把控制問題看成模式識別問題．被
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