智能控制第三版chap6刘金琨实用教案

会计学1智能智能(zh nn)控制第三版控制第三版chap6刘金琨刘金琨第一页，共39页。 模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面还远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，即从人恼的生理学和心理学着手，通过人工模拟发，即从人恼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人脑的工作机理来实现机器(j q)的部分智能行为。的部分智能行为。第1页/共39页第二页，共39页。第2页/共39页第三页，共39页。第3页/共39页第四页，共39页。6.1 神经网络发展神经网络发展(fzhn)历史历史第4页/共39页第五页，共39页。第5页/共39页第六页，共39页。第6页/共39页第七页，共39页。第7页/共39页第八页，共39页。第8页/共39页第九页，共39页。第9页/共39页第十页，共39页。第10页/共39页第十一页，共39页。第11页/共39页第十二页，共39页。第12页/共39页第十三页，共39页。第13页/共39页第十四页，共39页。第14页/共39页第十五页，共39页。第15页/共39页第十六页，共39页。第16页/共39页第十七页，共39页。第17页/共39页第十八页，共39页。第18页/共39页第十九页，共39页。第19页/共39页第二十页，共39页。第20页/共39页第二十一页，共39页。第21页/共39页第二十二页，共39页。第22页/共39页第二十三页，共39页。输出节点输入0 x1x2x图图 自组织自组织(zzh)(zzh)神经网络神经网络第23页/共39页第二十四页，共39页。第24页/共39页第二十五页，共39页。第25页/共39页第二十六页，共39页。第26页/共39页第二十七页，共39页。第27页/共39页第二十八页，共39页。jiijijIIkwkw)() 1(第28页/共39页第二十九页，共39页。其中，其中， 为连接从神经元为连接从神经元 到神经元到神经元 j的当前权的当前权值，值， 和和 为神经元的激活水平。为神经元的激活水平。 Hebb学习规则学习规则(guz)是一种无教师的学习方是一种无教师的学习方法，它只根据神经元连接间的激活水平改变权值，法，它只根据神经元连接间的激活水平改变权值，因此，这种方法又称为相关学习或并联学习。因此，这种方法又称为相关学习或并联学习。)(kwijijiIjI第29页/共39页第三十页，共39页。PppPpppEydE112)(21pdpy()Tppyf W XWTnwwwW, 1, 0pX第30页/共39页第三十一页，共39页。TpnpppxxxX,10Pp, 2 , 1iWEW第31页/共39页第三十二页，共39页。PpipiWEWE1221pppydETppW XippppipppppipppipXfydXyyEWEWE)( )(1()()PpppippdyfX第32页/共39页第三十三页，共39页。第33页/共39页第三十四页，共39页。（3 3）可以多输入、多输出；）可以多输入、多输出；（4 4）便于用超大规模集成电路（）便于用超大规模集成电路（VISIVISI）或光学）或光学(gungxu)(gungxu)集成电路系统实现，或用现有的计算机集成电路系统实现，或用现有的计算机技术实现；技术实现；（5 5）能进行学习，以适应环境的变化。）能进行学习，以适应环境的变化。第34页/共39页第三十五页，共39页。第35页/共39页第三十六页，共39页。第36页/共39页第三十七页，共39页。(2) (2) 神经网络控制器神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不神经网络作为实时控制系统的控制器，对不确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控制系统达到所要求的动态、静态特性。制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) (3) 神经网络与其他算法相结合神经网络与其他算法相结合 将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法等相结合，可设计新型等相结合，可设计新型(xnxng)(xnxng)智能控制系统智能控制系统。第37页/共39页第三十八页，共39页。第38页/共39页第三十九页，共39页。