模糊系统与神经网络结合的现状
【摘要】本文首先介绍了模糊系统与神经网络概述，其次探讨了模糊和神经网络的结合形式、模糊系统与神经网络结合的现状及模糊神经网络的发展方向及存在问题。
【关键词】模糊系统；神经网络；结合；现状
一、前言
随着我国经济的快速发展，我国的各项事业都取得了巨大的成就。其中模糊系统与神经网络的结合就是重要的体现，模糊系统与神经网络的结合在很多方面都得到了应用，同时也引起了更多学者研究其的愿望。相信模糊系统与神经网络的结合在未来会发展的更好。
二、模糊系统与神经网络概述
1、模糊系统与神经网络的概念
（1）、模糊系统概念
模糊系统(Fuzzy System, 简称FS)是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的系统, 方法本身明确地说明了系统在工作过程中允许数值量的不精确性存在。
（2）、神经网络概念
神经网络( Neural Network, 简称NN) 是由众多简单的神经元连接而成的网络。尽管每个神经元结构、功能都不复杂, 但网络的整体动态行为极为复杂, 可组成高度非线性动力学系统, 从而可表达许多复杂的物理系统。神经网络的研究从上世纪40年代初开始, 目前, 在世界范围已形成了研究神经网络前所未有的热潮。它已在控制、模式识别、图像和视频信号处理、金融证券、人工智能、军事、计算机视觉、优化计算、自适应滤波和A/D变换等方面获得了应用。
2、模糊系统与神经网络的异同
（1）映射集及映射精度
神经网络是用点到点的映射得到输入与输出的关系, 它的训练是确定量, 因而它的映射关系也是一一对应的; 模糊系统的输入、输出都是经过模糊化的量, 不是用明确的数来表示的, 其输入输出已模糊为一个隶属度的值,因此它是区域与区域间的映射, 可像神经网络一样映射一个非线性函数。
一、填空题 1、模糊控制器由模糊化接口、解模糊接口、知识库和模糊推理机组成 2、一个单神经元的输入是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输入是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 1 3、神经网络的学习方式有导师监督学习、无导师监督学习 和灌输式学习 4、清晰化化的方法有三种：平均最大隶属度法、最大隶属度取最小/最大值法和中位数法，加权平均法 5、模糊控制规则的建立有多种方法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作人员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习 6、神经网络控制的结构归结为神经网络监督控制、神经网络直接逆动态控制、神网自适应控制、神网自适应评判控制、神网内模控制、神网预测控制六类 7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。 7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控 制系统 8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。 8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求 9．智能控制系统的主要类型有、、、 、和。 9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统 10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1)； (2)。 10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。 12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、 和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计 13．专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机 14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、 和。判断性规则控制性规则数据
模糊神经网络（备课笔记） 参考书： 杨纶标，高英仪。《模糊数学原理及应用》（第三版），广 州：华南理工大学出版社 彭祖赠。模糊数学及其应用。武汉：武汉科技大学 胡宝清。模糊理论基础。武汉：武汉大学出版社 王士同。模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计。 《模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计》 本书全面介绍了模糊系统、模糊神经网络的基本要领概念与原理，并以此为基础，介绍了大量的应用实例及编程实现实例。 顾名思义，模糊神经网络就是模糊系统和神经网络的结合，本质上就是将常规的神经网络（如前向反馈神经网络，Hopfield神经网络）赋予模糊输入信号和模糊权值。 选自【模糊神经网络P17】 预备知识 复杂的东西是难以精确化的，这使得人们所需要的精确性和问题的复杂性间形成了尖锐的矛盾。 正如模糊数学的创始人L.A.Zadeh(查德)教授（美国加利福尼亚大学）所说：“当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值，一旦超越它，复杂性和精确性将相互排斥。”这就是著名的“互克性原理”。 该原理告诉我们，复杂性越高，有意义的精确化能力就越低；而复杂性意味着因素众多，以致人们往往不可能同时考察所有因素，只能把研究对象适当简化或抽象成模型，即抓住其中的主要部分而忽略掉次要部分。当在一个被压缩了的低维因素空间考虑问题时，即使本来是明确的概念，也会变得模糊起来。或者某些抽象简化模型本身就带有概念的不清晰，如“光滑铰链”这个力学模型，什么叫“光滑”、什么叫“粗糙”就没有一个明确的定义，客观上两者之间没有绝对分明的界限；主观上，决策者对此类非程序化决策做出判断时，主要是根据他的经验、能力和直观感觉等模糊概念进行决策的。 或者判断一个人的好坏，本来有很多因素，比如人品、性格、相貌
模糊推理神经网络诊断模型案例 [摘要]本文基于通用神经网络的自适应性和诊断的建模方法，建立了一种新的故障诊断模型一模糊神经网络诊断模型，并对它的智能诊断机理和突出特点进行了深入分析。最后，将该诊断模型应用于某大型汽轮发电机组故障诊断中，分析得出它具有明显的提高诊断精确度的优越性。 [关键词]神经网络故障诊断智能诊断 1模糊推理神经网络诊断模型建立 1．1通用网络模型自适应动态特性 比较两类典型的神经网络一前向BP网络与反馈Hopfied网络，可以发现其核心是单层神经网络，则两类网络可以用一个通用神经网络模型来描述。根据点集拓扑理论和人工神经网络空间概念，对这个通用神经网络模型的特征进行分析得出以下两个结论，证明从略。 定理1神经网络空间在紧集上的连续函数空间C上以及按L2范数在平方可积函数空间I上都是稠密的。 推论1由通用神经网络模型所生成的任何开集可以一致逼近紧集上的连续映射函数f∈C(Rn。Rm)。 由推论1表明，通用网络模型所概括的任何开集(如BP网络、Hopfied网络、BAM网络)通过自学习都能一致逼近紧集上的连续映射函数f∈(Rn，Rm)，因而具有良好的自学习、自适应动态特性。 1．2诊断建模方法 设xjn(j=1，2，...，k)对应反映设备运行状态第n个观测样本的k个特征参数，yin，(i=1，2，...l)对应第n个样本的1种故障模式，共有N个样本xjn∈RN，yin∈RN，[n=1，2，...，N)，则故障模式向量Y={yin，i=1，2，...，l}与特征参数向量x={xin，i=1，2，...，k}间的内在关系用函数P表示，有：X=P(Y)。当N→∞时，函数P的逆函数存在，以函数S表示，有：Y=S(X) 诊断问题建模的实质就是根据有限的样本集，确定函数S(X)的一等价映射关系SS(X)，使得对于任意的ε>0，满足：
模糊神经网络技术研究的现状及展望 摘要：本文对模糊神经网络技术研究的现状进行了综述，首先介绍了模糊控制技术和神经网络技术的发展，然后结合各自的特点讨论了模糊神经网络协作体的产生以及优越性，接着对模糊神经网络的常见算法、结构确定、规则的提取等进行了阐述，指出了目前模糊神经网络的研究发展中还存在的一些问题，并对模糊神经网络的发展进行了展望。 关键字：模糊控制；神经网络；模糊神经网络 引言 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。为此，通过模拟人类学习和自适应能力，人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom（1991）在IFAC大会上指出：模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。通常专家系统建立在专家经验上，并非建立在工业过程所产生的操作数据上，且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握，这使建立专家系统非常困难。而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法，各有优缺点。模糊逻辑与神经网络的融合——模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点，避免了两者的缺点，已成为当今智能控制研究的热点之一了。 1 模糊神经网络的提出 模糊集理论由美国著名控制论专家L.A.Zadeh于1965年创立[1]。1974年，英国著名学者E.H.Mamdani将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制，提出了模糊控制论。至今，模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。 人工神经网络理论萌芽于上世纪40年代并于80年代中后期重掀热潮，其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。人工神经网络可实现联想记忆，分类和优化计算等功能，在解决高度非线性和严重不确定系统的控制问题方面，显示了巨大的优势和潜力 模糊控制系统与神经网络系统具有整体功能的等效性[2]，两者都是无模型的估计器，都不需要建立任何的数学模型，只需要根据输入的采样数据去估计其需要的决策：神经网络根据学习算法，而模糊控制系统则根据专家提出的一些语言规则来进行推理决策。实际上，两者具有相同的正规数学特性，且共享同一状态空间[3]。 另一方面，模糊控制系统与神经网络系统具有各自特性的互补性[。神经网络系统完成的是从输入到输出的“黑箱式”非线性映射，但不具备像模糊控制那样的因果规律以及模糊逻辑推理的将强的知识表达能力。将两者结合，后者正好弥补前者的这点不足，而神经网络的强大自学习能力则可避免模糊控制规则和隶属函数的主观性，从而提高模糊控制的置信度。 因此，模糊逻辑和神经网络虽然有着本质上的不同，但由于两者都是用于处理不确定性问题，不精确性问题，两者又有着天然的联系。Hornik和White(1989)证明了神经网络的函数映射能力[4]；Kosko(1992)证明了可加性模糊系统的模糊逼近定理(FAT，Fuzzy Approximation Theorem)[5]；Wang和Mendel(1992)、Buckley和Hayashi(1993)、Dubots 和Grabish(1993)、Watkins(1994)证明了各种可加性和非可加性模糊系统的模糊逼近定理[6]。这说明模糊逻辑和神经网络有着密切联系，正是由于这类理论上的共性，才使模糊逻辑
自适应神经模糊推理系统及其仿真应用 刘雨刚，耿立明，杨威 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛（125105） 摘 要：本文介绍了自适应神经模糊推理系统的结构，以及如何用MATLAB 模糊工具箱提供的ANFIS 应用工具仿真，完成训练模糊神经网络。 关键词：自适应神经模糊推理系统，MATLAB ，模糊神经网络 0 引言 由Jyh-Shing R.Jang 提出的自适应神经模糊推理系统[1]，是一种基于Takagi －Sugeno 模型的模糊推理系统（简称ANFIS ）。研究表明，当输入模糊集采用非梯形/非三角形的隶属函数时，Sugeno 型模糊系统需要的模糊规则及输入的模糊集的个数较少。 1 基于Takagi －Sugeno 模型的自适应神经模糊推理系统 所考虑的模糊推理系统有两输入和，单输出f 。 1x 2x 对于零阶T-S 模糊模型，模糊规则的第i 条规则有如下形式： ⑴ 后件为恒值：Ri : ),...,2,1( , 221121n i f y Then A x A x If i i i ==是和是 ⑵ 后件为一阶线性方程：Ri : 0,1,2)(j ),( ,...,2,1 ),( , 221102*********是常数是和是=++===ij i i i i i i i a x a x a a x x f n i x x f y Then A x A x If 式中，Ri 表示第i 条规则，Ai 表示模糊子集，即{NL ，NM ，NS ，ZO ，PS ，PM ，PL}={“负 大”，“负中”，“负小”，“零”，“正小”，“正中”，“正大”}。 在T-S 模型中，每条规则的结论部分是个线性方程，表示系统局部的线性输入/输出关系，而系统的总输入是所有线性子系统输出的加权平均，可以表示全局的非线性输入输出关系，所以，T-S 模型是一种对非线性系统局部线性化的描述方法，它具有非常重要的研究意义和广泛的应用范围[2]。 典型的单交叉路口东、南、西、北四个方向，每个方向均有右行、直行和左行三股车流。依据各个车道的车流信息，以路口流通能力最大或排队候车的时间最短为目标，通过设计自适应神经模糊推理系统，对交叉路口交通信号进行控制，实时确定各个相位的配时，具体地 说每一相交通信号的配时e i （i=1,2,3,4） 由该相位的主队列w1、后继相的主队列w2两者确定，当前相的主队列起决定作用，后继相的主队列起调节作用。所谓主队列是一个相位两个方向中车辆等待数较大的等待队列。 2 ANFIS 的结构 根据给出的模糊系统模型，输入为w1和w2，模糊标记取｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝，由此可构造出一个具有模糊功能的神经网络，如图1所示的ANFIS 结构
第22卷 第8期计 算 机 仿 真2005年8月 文章编号:1006-9348(2005)08-0140-04 自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究 翁玉麟,邓长虹 (武汉大学电气工程学院,湖北武汉,430072) 摘要:模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题。自适应神经网络模糊推理系统(ANF IS) 能基于数据建模,无须专家经验,自动产生模糊规则和调整隶属度函数。在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的 类型、隶属度函数的数目以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,它们的确定方法有待研 究。该文应用自适应神经网络模糊推理系统的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的寻优方法。 关键词:自适应神经网络;模糊系统;隶属度函数 中图分类号:TP3 文献标识码:A Research on Best Param eters i n Adaptive Neura l-Fuzzy I nference System W EN G Yu-lin,D EN G Chang-hong (Electrical Engineering School,W uhan University,W uhan Hubei430072,China) ABSTRACT:Extraction of fuzzy rules and learning of parameters of membership functions are vital but difficult when designing a fuzzy system.App lying Adap tive Neural-Fuzzy Inference System(ANF IS)can p roduce fuzzy rules and adjust membership functions automatically based on data w ithout experience of experts.W hen setting up an initialized system to train,the type of membership functions,the number of membership functions and the ti m e of training are all variables,and the choice of these parameters w ill directly affect the result of modeling, but the method for ensuring these parameters still needs research.This paper gives the si mulation examp le for modeling a typ ical system w ith Adap tive Neural-Fuzzy Inference System and expatiates the method for choosing these three parameters. KEYWO RD S:Adap tive neural net work;Fuzzy system;M embership functions 1 引言 自从M amdani和A ssilian利用模糊控制理论为一简单动力过程构造模糊控制器以来,模糊控制在实际问题中的应用日益广泛。但是,模糊理论在实际应用中也存在一些问题,如隶属度函数的确立目前还没有一套成熟有效的方法,在很难或无法获得专家经验的情况下,隶属度函数的确定是十分困难的[1]。自适应神经网络模糊推理系统(ANF IS)能基于数据建模,自动产生模糊规则和隶属度函数,而不是基于经验或直觉给定。这对于那些特性还不被人们所完全了解或者特性非常复杂的系统是十分有效的。许多学者在应用自适应神经网络模糊推理系统建模方面已经进行了探索并获得很多有益的成果,但在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的类型、隶属度函数的数目以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,可是选择怎样的参数可以使建立的模型最佳,至今没有学者进行深入的研究。本文应用ANF IS的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的选择方法。 2 自适应神经网络模糊系统 学者Roger Jang提出了与一阶Sugeno模型模糊推理系统功能相同的自适应神经模糊推理系统(Adap tive Net work-based Fuzzy Inference System,ANF IS)[2][3],它是模糊逻辑和神经网络的结合产物。ANF IS结构的构造见图1,其同一层的每个节点具有相似的功能(这里用O 1,i 表示第一层的第i个节点的输出)。 第一层:该层每个节点i是以节点函数表示的方形节点(该层参数是可变的): 收稿日期:2004-03-17
模糊神经网络的基本原理与应用概述 摘要：模糊神经网络（FNN）是将人工神经网络与模糊逻辑系统相结合的一种具有强大的自学习和自整定功能的网络,是智能控制理论研究领域中一个十分活跃的分支,因此模糊神经网络控制的研究具有重要的意义。本文旨在分析模糊神经网络的基本原理及相关应用。 关键字：模糊神经网络，模糊控制，神经网络控制，BP算法。 Abstract:A fuzzy neural network is a neural network and fuzzy logic system with the combination of a powerful. The self-learning and self-tuning function of the network, is a very intelligent control theory research in the field of active branches. So the fuzzy neural network control research has the vital significance. The purpose of this paper is to analysis the basic principle of fuzzy neural networks and related applications. Key Words: Fuzzy Neural Network, Fuzzy Control, Neural Network Control, BP Algorithm.
1人工神经网络的基本原理与应用概述 1.1人工神经网络的概念 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统,它使用大量简单的相连的人工神经元来模仿生物神经网络的能力,从外界环境或其它神经元获得信息,同时加以简单的运算,将结果输出到外界或其它人工神经元。神经网络在输入信息的影响下进入一定状态,由于神经元之间相互联系以及神经元本身的动力学特性,这种外界刺激的兴奋模式会自动地迅速演变成新的平衡状态,这样具有特定结构的神经网络就可定义出一类模式变换即实现一种映射关系。由于人工神经元在网络中不同的联接方式,就形成了不同的人工神经网络模式,其中误差反向传播网络(Back-Propagation Network,简称BP网络)是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用得最广泛的一种模型【1,2】。 1.2人工神经网络研究的发展简史 人工神经网络的研究己有近半个世纪的历史但它的发展并不是一帆风顺的,神经网络的研究大体上可分为以下五个阶段[3]。 (1) 孕育期(1956年之前):1943年Mcculloch与Pitts共同合作发表了“A logical calculus of ideas immanent in Nervous Activity”一文,提出了神经元数学模型(即MP模型)。1949年Hebb提出Hebb学习法则,对神经网络的发展做出了重大贡献。可以说,MP模型与学习规则为神经科学与电脑科学之间架起了沟通的桥梁,也为后来人工神经网络的迅速发展奠定了坚实的基础。 (2)诞生期(1957年一1968年):1960年Widrow提出了自适应线性元件模型,Rossenbaltt在1957年提出了第一种人工神经网络模式一感知机模式,由二元值神经元组成,该模式的产生激起了人工神经网络研究的又一次新高潮。(3)挫折期(1969年一1981年):1969年Minsky等人写的《感知机》一书以数学
基于神经网络的仿真实验 一、实验目的 1．熟悉神经网络的结构、特征及学习算法 2．通过实验掌握利用神经网络进行样本学习与训练的方法。 3．通过实验了解神经网络的结构、权值、学习速率、动量因子对控制效果的影响。 4．通过实验掌握用Matlab 实现神经网络控制系统仿真的方法 二、实验内容 1．给出仿真系统的设计过程和程序清单。 2．记录实验数据和曲线 三、实验步骤 1．在Matlab 下依据原理编写仿真程序并调试。 2．给定输入信号，或训练样本，运行程序，记录实验数据和控制曲线 3．修改神经网络结构参数，如权值、学习速率、动量因子、隐含层神经元个数等，重复步骤（2） 四、实验要求 1. 使用BP 网络逼近对象： 采样时间取2ms,输入信号为u(k)=2sin(10πt),神经网络为3-10-2结构,权值W1,W2的初始取值取[-1,+1]之间的随机值,取η=0.80,α=0.06。 2．取标准样本为3 神经网络为3-12-2结构,权值的初始取值取[-1,+1]之间的随机值,取η =0.70,α=0.05，训练最终目标为 。 3．被控对象为 输入指令为一方波信号：))4sgn(sin(8.0)(t k rin π=,采样时间为1ms ，η=0.60，采用有监督Hebb 学习实现权值的学习，初始权值取 [][]2.0,15.015.015.0321===K w w w W 五、实验程序 1.clear all; 清除所有文件； close all; 关闭所有已开文件； xite=0.80; 惯性系数为0.8； alfa=0.06; 学习速率为0.06； w2=rands(6,1); 初始化隐含层与输出层6行1列的权值矩阵； s t k y k y k u k yout 5.0) 1(1)1()()(2 3 ≤-+-+=) 2(632.0)1(10.0)2(26.0)1(368.0)(-+-+-+-=k u k u k y k y k y 1010-=E
模糊系统与神经网络结合的现状 【摘要】本文首先介绍了模糊系统与神经网络概述，其次探讨了模糊和神经网络的结合形式、模糊系统与神经网络结合的现状及模糊神经网络的发展方向及存在问题。 【关键词】模糊系统；神经网络；结合；现状 一、前言 随着我国经济的快速发展，我国的各项事业都取得了巨大的成就。其中模糊系统与神经网络的结合就是重要的体现，模糊系统与神经网络的结合在很多方面都得到了应用，同时也引起了更多学者研究其的愿望。相信模糊系统与神经网络的结合在未来会发展的更好。 二、模糊系统与神经网络概述 1、模糊系统与神经网络的概念 （1）、模糊系统概念 模糊系统(Fuzzy System, 简称FS)是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的系统, 方法本身明确地说明了系统在工作过程中允许数值量的不精确性存在。 （2）、神经网络概念 神经网络( Neural Network, 简称NN) 是由众多简单的神经元连接而成的网络。尽管每个神经元结构、功能都不复杂, 但网络的整体动态行为极为复杂, 可组成高度非线性动力学系统, 从而可表达许多复杂的物理系统。神经网络的研究从上世纪40年代初开始, 目前, 在世界范围已形成了研究神经网络前所未有的热潮。它已在控制、模式识别、图像和视频信号处理、金融证券、人工智能、军事、计算机视觉、优化计算、自适应滤波和A/D变换等方面获得了应用。 2、模糊系统与神经网络的异同 （1）映射集及映射精度 神经网络是用点到点的映射得到输入与输出的关系, 它的训练是确定量, 因而它的映射关系也是一一对应的; 模糊系统的输入、输出都是经过模糊化的量, 不是用明确的数来表示的, 其输入输出已模糊为一个隶属度的值,因此它是区域与区域间的映射, 可像神经网络一样映射一个非线性函数。
模糊神经网络在智能控制中的应用研究1 郑子杰，王虎 武汉理工大学信息工程学院，武汉 (430070) E-mail ：zhzijie.27@https://www.doczj.com/doc/3d492040.html, 摘 要：本文简要介绍了神经网络（Neural Network ）及模糊神经网络（Fuzzy Neural Network ）的特点以及发展状况，并给出了模糊神经网络在智能控制中的几种应用，同时指出了今后研究中有待解决的一些问题，并对模糊神经网络技术将来的发展及其在工程上的应用作了展望。 关键词：神经网络，模糊神经网络，FFNC ，智能控制 中图分类号: TP183 文献标识码:A 1. 神经网络简介 神经网络是仿效生物处理模式以获得智能信息处理功能的理论。神经网络着眼于脑的微观网络结构，通过大量神经元的复杂连接，采用由底到顶的方法，通过自学习、自组织和非线性动力学所形成的并行分布方式，来处理难于语言化的模式信息[1]。自1943年第一个神经网络模型—MP 模型被提出至今，神经网络的发展十分迅速，特别是1982年提出的Hopfield 神经网络模型和1985年Rumelhart 提出的反向传播算法BP ，使Hopfield 的模型和多层前馈型神经网络成为用途广泛的神经网络模型，在语音识别、模式识别、图像处理和工业控制等领域的应用颇有成效。 神经网络的核心由其基本结构、学习规则及其工作方式三大部分组成。 1.1 基本结构 神经网络是由大量神经元广泛互连而成的复杂网络系统。单一神经元可以有许多输入、输出。神经元之间的相互作用通过连接的权值体现。神经元的输出是其输入的函数。常用的函数类型有：线性函数、Sigmoid 型函数和阈值型函数[2]。虽然单个神经元的结构和功能极其简单和有限，而大量神经元构成的网络系统其行为却是丰富多彩的。图1表示出单个神经元和Hopfield 模型的结构。 在图1(a)中， i u 为神经元的内部状态， i θ为阈值，i x 为输入信号， ij w 表示从j u 到i u 连接的权值， i s 表示外部输入信号，则神经元的输入为-i i j j i i n e t w x s θ=+∑，输出为 ()i i y f n e t =，其中f 是神经元的转 换函数。 在图1(b)中。Hopfield 模型是由许多神经元构成的互连网络，适当选取神经元兴奋模式的初始状态，则网络的状态将逐渐到达一个极小点即稳定点、从而可以联想出稳定点处的样本。 神经网络的基本特征是： (1)大规模并行处理。神经网络能同时处理与决策有关的因素，虽然单个神经元的动作速度不快，但网络的总体处理速度极快。 1本课题得到教育部重点项目(03120)(基于FSOC 嵌入式微控制器设计与研究)的资助。
FFNN）和自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）模型评价地下水位的对比研究 [印度]P. D. Sreekanth，P. D. Sreedevi，Shakeel Ahmed，N. Geethanjali 田芳译；冯翠娥、段琦校译 当水均衡呈持续负值时，水位预测成为地下水规划和管理的一项重要任务。在位于安德拉邦Ranga Reddy区的Maheshwaram流域，地 下水过量开采，管理地下水资源需要完全了解地下水流动态特征。然 而，地下水流动态特征由于人类和气候影响不断发生变化，且地下水 系统十分复杂，包括多种非线性和不确定因素。人工神经网络模型作 为一个有力的、灵活的统计建模技术被引入到地下水科学中以处理复 杂的模式认识问题。本次研究给出了两种模型的对比，即基于 Levenberg-Marquardt（LM）算法的前馈神经网络（FFNN）与模糊逻 辑自适应模糊推理系统（ANFIS）模型在评价Maheshwaram流域的地 下水位中的准确性的对比。用于分析的统计指标包括均方根误差 （RMSE），回归系数（R2）和误差变异（EV）。结果显示，FFNN-LM 和ANFIS模型对于评价上述地区的地下水位均具有较好的准确性 （RMSE分别为4.45和4.94，R2都为93%）。 1 引言 地下水是半干旱地区尤其是基岩地区一切生物不可缺少的资源。在很多地区，地表水资源匮乏，部分地区甚至没有地表水。近三十年来，为了满足农业和工业部门的需求，地下水过量开采。大范围的开凿深井导致印度部分地区尤其是基岩地区地下水位显著下降。本次研究的目的是应用两种适当的模拟方法评价现有含水层系统的地下水动态，并进行对比。 近期，软计算工具,例如人工神经网络（ANNs）和模糊逻辑被广泛应用于各种科技领域进行预测研究（Gail等，2002）。ANN是具有有限变量的通用模型，作为通用的函数近似解（Hornik等，1989）。与传统方法相比，它能够预测一些非线性时间序列事件（Guan等，2004；Hill等，1996；Tang和Fishwick，1993；Zhang，2003；French等，1992）。软计算技术是基于生物系统的信息处理原理。复杂的生物信息处理系统使得人类能够完成诸如认识周围环境，做出预测，并相应地计划和行动等而得以生存。人类信息处理的类型包括逻辑和直觉两种。 传统的计算机系统的逻辑性很好，但是它们的直觉却远不及人类。对于一个具有类似人类信息处理能力的计算系统，它应该足够灵活地支持以下三个特点：
智能控制导论实验报告 2012-01-09 姓名：_______________ 常青_________ 学号：0815321002 班级：____________ 08自动化 指导老师：___________ 方慧娟________
实验一：模糊控制器设计与实现 一、实验目的 1. 模糊控制的特征、结构以及学习算法 2. 通过实验掌握模糊自整定PID 的工作原理 二、实验内容 已知系统的传递函数为：1/(10s+1)*e(-0.5s) 。假设系统给定为阶跃值r=30 ，系统初始值r0=0. 试分别设计 (1) 常规的PID 控制器； (2) 常规的模糊控制器； (3) 比较两种控制器的效果； (4) 当通过改变模糊控制器的比例因子时，系统响应有什么变化？ 三、实验设备 Matlab 7.0 软件/SIMULINK 四、实验原理 1.模糊控制 模糊逻辑控制又称模糊控制，是以模糊集合论，模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一类计算机控制策略，模糊控制是一种非线性控制。图1-1 是模糊控制系统基本结构，由图可知模糊控制器由模糊化，知识库，模糊推理和清晰化(或去模糊化)四个功能模块组成。
控制的。其传递函数的形式是: G(s) k p(1 T I S T D S），PID控制原理 针对模糊控制器每个输入，输出，各自定义一个语言变量。因为对控制输出的判断，往往不仅根据误差的变化，而且还根据误差的变化率来进行综合评判。所以在模糊控制器的设计中，通常取系统的误差值e和误差变化率ec为模糊控制器的两个输入，则在e的论域上定义语言变量“误差 E ” ，在ec的论域上定义语言变量“误差变化EC ” ；在控制量u的论域上定义语言变量“控制量U”。 通过检测获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号e，对误差取微分得到误差变化率ec,再经过模糊化处理把分明集输入量转换为模糊集输入量，模糊输入变量根据预先设定的模糊规则，通过模糊逻辑推理获得模糊控制输出量，该模糊输出变量再经过去模糊化处理转换为分明集控制输出量。 2.PID控制 在模拟控制系统中，控制器最常用的控制规律是PID控制。PID 控制器是一种线性控制器。它根据给定值与实际输出值之间的偏差来 框图如图1-2所示。
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络辨识器!"##$ 及被控对象%控制器的输入为偏差&和偏差变化率’&(输出为控制量)%神经网络辨识器!"##$ 用来逼近被控对象输出( 由其提供被控对象输出对输入的导数信息 %B (@4*(+C B 4*(+(D(E - 输出>A @B !+$4H I @B 4678!?@B !+$ $(@4*(+C B 4*(+(D E -式中F @B 与G @B 分别为高斯函数的中心值及宽度值参数2J $第三层!模糊规则层$> 该层的每个结点代表*条规则2输入>?!J $!B 5*$E ;K 4A !+$*B A !+$ +K ( B 4*(+(D(E C K 4*(+(D(E -输出>A !J $@4H @ 4?!J $@(@4*(+(D L !4E +$-M $第四层!输出层$> 所有规则层结点均与该层结点连接(完成解模糊(每个连接权代表该条规则输出隶属函数的中心值2 输入>?!M $ 4N L O 4* A O !J $P O (P O 为输出层连接权值-输出>A !M $4)Q 4 ?!M $ N L O 4* A !J $ O - * **第R 期 模糊神经网络控制器的优化设计 万方数据
BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。 如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。 在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。 BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。 神经网络 神经网络是： 思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面： （1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。 （2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。 （3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。 （4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。 纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。 【人工神经网络的工作原理】 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
模糊神经网络（备课笔记） 预备知识 复杂的东西是难以精确化的，这使得人们所需要的精确性和问题的复杂性间形成了尖锐的矛盾。 正如模糊数学的创始人L.A.Zadeh(查德)教授（美国加利福尼亚大学）所说：“当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值，一旦超越它，复杂性和精确性将相互排斥。”这就是著名的“互克性原理”。 该原理告诉我们，复杂性越高，有意义的精确化能力就越低；而复杂性意味着因素众多，以致人们往往不可能同时考察所有因素，只能把研究对象适当简化或抽象成模型，即抓住其中的主要部分而忽略掉次要部分。当在一个被压缩了的低维因素空间考虑问题时，即使本来是明确的概念，也会变得模糊起来。或者某些抽象简化模型本身就带有概念的不清晰，如“光滑铰链”这个力学模型，什么叫“光滑”、什么叫“粗糙”就没有一个明确的定义，客观上两者之间没有绝对分明的界限；主观上，决策者对此类非程序化决策做出判断时，主要是根据他的经验、能力和直观感觉等模糊概念进行决策的。 或者判断一个人的好坏，本来有很多因素，比如人品、性格、相貌等，现在简化改成一个综合评价：好、坏、一般等，都是根据个人爱好或者个人经验等模糊概念进行判断的。 在科学发展的今天，尤其在工程研究和设计领域中，这些模糊性问题就无法回避了，要求对数据进行定量分析，那如何对其进行定量分析呢？ 1965年，Zadeh教授发表一篇论文“模糊集合”（Fuzzy sets），所谓模糊集合就是指边界不清的集合。提出用“隶属函数”（menbership function）这一概念来描述现象差异中的中间过渡，突破了德国人Cantor创立的古典集合论中属于或不属于的绝对关系，标志着模糊数学的诞生。Zadeh认为应该重新把模糊性和精确性统一在一起，因为在现实生活中复杂事物要绝对精确是不可能的，实际上只是把所谓的不准确程度降低到了无关重要的程度。他这篇论文第一次引人注目地提出了模糊性问题，给出了模糊概念的定量表示法，标志着模糊数学的诞生。模糊数学是使模糊现象定量化的应用数学分支学科。由于它突破了传统数学绝不允许模棱两可的约束，使那些与数学毫不相关的学科都可能用定量化和数学化加以描述和处理，从而显示其强大的生命力。 在模糊评价中，最基本和使用最多的是隶属度和隶属函数。隶属度表示元素u属于模糊集合U的程度；也就是对模糊集合的判断是用元素对此集合的从属程度大小来表达的。 模糊系统 模糊逻辑控制系统，简称模糊控制系统或模糊系统，是一种基于模糊数学理论的新型控制方法。 模糊控制由于模仿人对复杂事物的抽象思维方式，利用模糊信息处理对被控对象执行控制。所以，它不需要知道系统的精确数学模型。对不确定的非线性的系统来说是一种有效的控制途径。但是，模糊控制对信息的简单模糊化导致系统的控制精度下降。为了提高精度，往往要在模糊化时增加模糊量的个数，或者，增大控制规则集。这样会使控制规则搜索范围的扩大、搜索时间增加、降低了决策的速度，则影响了动态过程的品质。因此，隶属函数和控制规则的优化是提高品质的关键，在本质上，是对模糊控制中的知识进行正确性校正。
江西理工大学研究生考试试卷 专业学号姓名 一、填空题（每空 1 分，共20分） 1、神经网络的学习算法分为有有导师学习、无导师学习和再励学习 2、神经网络控制器可分为两类：神经控制和神经网络的控制 3、确定隶属函数的方法大致有模糊统计法、主观经验法和神经网络法 4、反模糊化的方法有三种：最大隶属度法、中心法和加权平均法 5、神经网络控制器按照结构分类有监督控制、直接逆控制、模型参考控制、内膜控制、 自适应线性控制和最优决策控制 6、神经元由树突、轴突和细胞体三部分构成。 二、简答题：（每题 5 分，共30 分） 1．有哪些比较有名和重要的人工神经网络及其算法？ 自适应线性神经网络—1962年由美国斯坦福大学教授Berhard Widrow 提出的自适应线性元件网络，它是一个由输入层和输出层构成的单层前馈型网络。它采用LMS算法来调整网络的权值和阈值。 BP神经网络—1986年D.E.Rumelhart和J.L.MClelland提出了一种利用误差反向传播训练算法的神经网络，是一种有隐含层的多层前馈网络。BP学习算法的基本原理是梯度最速下降法，它的中心思想是调整权值使网络总误差最小。 径向基神经网络—1985年Powell提出了多变量插值的径向基函数方法。1988年，Broomhead 和Lowe首先将RBF应用于神经网络设计，从而构成了RBF神经网络。RBF算法的基本原理是一种局部逼近的神经网络。
2、画出模糊控制原理框图。 3．BP算法的优缺点 BP算法的优点：1.只要有足够多的隐含层和隐节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系。 2.BP网络的学习算法属于全局逼近的方法，因而它具有较好的泛化能力。 BP算法的缺点：1.收敛速度慢。2.局部极值。3.难以确定隐含层和隐节点的个数。 从原理上，只要有足够多的隐含层和隐节点，即可实现复杂的映射关系，但是如何根据特定的问题来具体确定结构尚无很好的方法，人需要凭借经验和试凑。BP网络能够实现输入输出的非线性映射关系，但它并不依赖于模型。其输入与输出之间的关联信息分布地储存于连接权中。由于连接权的个数很多，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因此BP网络显示了较好的容错性。 4．考虑论域U={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}和模糊集F：“远大于1的整数”。用模糊集合的三种形式表示F。 Zadeh表示法。用论域中的元素x i与其隶属度μA（x i）按下式表示F，则（假设认为5及以上） F=μA（x1）/1+μA（x2）/2+…+μA（x10）/10=μA（x5）/5+μA（x6）/6+μA（x7）/7+μA（x8）/8+μA（x9）/9+μA（x10）/10 序偶表示法。用论域中的元素x i与其隶属度μA（x i）按下式表示F，则 F={（1，μA（x1）），（2，μA（x2）），…，（10，μA（x10））}={（5，μA（x5）），（6，μA（x6）），（7，μA（x7）），（8，μA（x8）），（9，μA（x9）），（10，μA（x10））} 向量表示法。用论域中的元素x i与其隶属度μA（x i）按下式表示F，则 F=[μA（x1）μA（x2）… μA（x10）]=[ μA（x5）μA（x6）μA（x7）μA（x8）μA（x9）μA（x10）] 5．神经网络用于控制的优越性主要表现在哪些方面？ （1）神经网络可是处理那些难以用模型或规则描述的对象； （2）神经网络采用并行分布式信息处理方式，具有很强的容错性； （3）神经网络在本质上是非线性系统，可以实现任意非线性映射。神经网络在非线性控制系统中具有很大的发展前途； （4）神经网络具有很强的信息综合能力，它能够同时处理大量不同类型的输入，能够很好地解决