智能控制大作业-神经网络

控制系统中的神经网络控制方法控制系统是指通过对被控对象进行监测和调节，以达到预定要求的系统。

而神经网络控制方法是指利用神经网络模型和算法对控制系统进行优化和改进的方法。

本文将介绍神经网络控制方法在控制系统中的应用以及其原理和优势。

一、神经网络控制方法的原理神经网络控制方法主要基于人工神经网络模型，它模拟了生物神经系统的结构和功能。

该模型由多个神经元组成，这些神经元相互连接并通过权重参数传递和处理信息。

其原理主要包括以下几个方面：1. 网络拓扑结构：神经网络控制方法中使用的神经网络有多种拓扑结构，如前馈神经网络、循环神经网络和自适应神经网络等。

这些网络结构可以灵活地应用于不同的控制问题。

2. 学习算法：神经网络通过学习算法来调整网络中神经元之间的连接权重，以逐步优化网络的性能。

常见的学习算法包括反向传播算法、遗传算法和模糊神经网络算法等。

3. 控制策略：神经网络控制方法可以基于不同的控制策略，如比例积分微分（PID）控制、模糊控制和自适应控制等。

通过在神经网络中引入相应的控制策略，可以实现对被控对象的精确控制和调节。

二、神经网络控制方法在控制系统中的应用1. 机器人控制：神经网络控制方法在机器人控制中有广泛应用。

通过将神经网络嵌入到机器人的控制系统中，可以实现对机器人运动、感知和决策等方面的智能控制。

这种方法能够提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地适应不同环境和任务的需求。

2. 工业过程控制：神经网络控制方法在工业过程控制中也得到了广泛应用。

通过利用神经网络对工业过程进行建模和优化，可以提高生产效率、降低能耗和减少故障率。

此外，神经网络控制方法还可以应用于故障诊断和预测维护等方面，提高工业系统的可靠性和稳定性。

3. 航天飞行器控制：神经网络控制方法在航天飞行器控制方面也有重要应用。

通过神经网络对航天飞行器的姿态、轨迹和轨道控制进行优化，可以提高飞行器的稳定性和导航精度，降低燃料消耗和飞行风险。

神经网络在智能控制系统中的应用智能控制系统是一种基于前沿技术的控制系统，它具备学习和适应能力，可以自主地做出决策并改进自身的性能。

在智能控制系统中，神经网络作为一种重要的技术手段，展示了出色的应用效果。

本文将介绍神经网络在智能控制系统中的应用，并探讨其优势和未来发展方向。

一、神经网络在智能控制系统中的基本原理神经网络是一种通过模仿生物神经系统来模拟人类智能行为的技术方法。

神经网络由大量的神经元相互联结而成，通过学习和训练，神经网络能够对输入信息进行处理和分析，并对未知的数据作出预测和决策。

在智能控制系统中，神经网络起到了关键的作用。

首先，它能够通过学习和训练来从大量的数据中提取有用的信息，并有效地进行模式识别和分类。

其次，神经网络能够建立起输入和输出之间的映射关系，从而实现对输入信号的动态处理和控制。

最后，神经网络还能够通过自适应学习的方式，主动调整自身的结构和参数，以适应不同的环境和任务需求。

二、神经网络在智能控制系统中的应用领域1.自动驾驶技术神经网络在自动驾驶技术中具有广泛的应用。

通过对实时传感器数据的处理和分析，神经网络能够实现车辆的环境感知、路径规划和行为决策，从而实现自主驾驶功能。

神经网络的高并行性和适应能力使得自动驾驶系统能够在复杂多变的交通环境中实现精确的控制和决策。

2.智能制造神经网络在智能制造领域中的应用也日益重要。

在生产线的控制与优化中，神经网络能够通过学习和模式识别来分析生产数据，探测异常和故障，并实现自动故障诊断和预防。

此外，神经网络还能够优化生产调度和质量控制，提高生产效率和产品质量。

3.智能家居随着物联网技术的发展，智能家居正逐渐成为人们生活的一部分。

神经网络在智能家居中扮演着智能控制的重要角色。

通过对家庭环境和用户行为的学习和建模，神经网络可以实现智能家居设备的自主控制和个性化服务。

它能够根据不同的需求和偏好，自动调节室内温度、照明和安全系统，提供便捷、舒适和安全的居家环境。

智能控制方法智能控制方法是指采用人工智能技术来设计、实现和控制系统的一种方法。

智能控制方法具有高效性、可靠性和自适应性等特点，在工业生产、机器人控制、交通运输和医疗等领域得到了广泛应用。

本文主要介绍人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑控制等几种常用的智能控制方法。

一、人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的计算模型。

它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层包含多个神经元，神经元之间通过连接实现信息传递和处理。

ANN具有自适应性和高度非线性特性，可以用于模式识别、预测和控制等方面。

在智能控制领域中，可以使用ANN对系统进行建模和控制。

具体地说，输入层用来接收传感器数据，输出层用来输出控制指令，隐藏层则根据输入层的数据，使用反向传播算法对权值进行训练，以使得预测误差最小化。

然后，将训练后的ANN用于实时控制系统，以实现自适应控制。

二、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种计算智能方法，模拟自然选择和遗传进化过程，通过适应度函数来评估个体的优劣程度，并利用交叉、变异等操作来优化个体的特征。

遗传算法具有全局优化、自适应性和并行处理等特点，适用于求解局部极小值和高维空间优化问题。

在智能控制领域中，可以使用遗传算法优化控制器的参数。

具体地说，先使用传统控制器设计方法获得一个初步的控制器，然后使用遗传算法优化控制器的参数，以使得控制效果最优。

在优化过程中，可以通过适应度函数评估控制器的性能，并通过群体演化的过程实现控制器参数的迭代优化。

三、模糊逻辑控制模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）是一种基于模糊逻辑的控制方法。

模糊逻辑是一种模糊概念的推理和处理方法，它考虑到了不确定性和模糊性，使得控制器更加灵活和鲁棒。

FLC通常由模糊化、规则库、推理和去模糊化等步骤组成。

在智能控制领域中，可以使用FLC来控制具有复杂非线性特性的系统。

大工22夏《神经网络》大作业
1. 项目介绍
本次《神经网络》大作业旨在让同学们深入理解神经网络的工作原理，并能够独立实现一个简单的神经网络模型。

通过完成本次作业，同学们将掌握神经网络的基本结构，训练过程以及参数优化方法。

2. 任务要求
1. 独立实现一个具有至少三层神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

2. 选择一个合适的激活函数，并实现其对应的激活和导数计算方法。

3. 实现神经网络的正向传播和反向传播过程，包括权重更新和偏置更新。

4. 在一个简单的数据集上进行训练，评估并优化所实现的神经网络模型。

3. 评分标准
1. 神经网络结构实现（30分）
2. 激活函数实现（20分）
3. 正向传播和反向传播实现（20分）
4. 模型训练与评估（20分）
5. 代码规范与文档说明（10分）
4. 提交要求
1. 提交代码文件，包括神经网络结构、激活函数、正向传播、反向传播以及训练与评估的实现。

2. 提交一份项目报告，包括项目简介、实现思路、实验结果及分析。

3. 请在提交前确保代码的可运行性，并在报告中附上运行结果截图。

5. 参考资料
1. Goodfellow, I. J., Bengio, Y., & Courville, A. C. (2016). Deep learning. MIT press.
2. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson Education Limited.
祝大家作业顺利！。

智能控制作业学生姓名： 学 号： 专业班级：7-2 采用BP 网路、RBF 网路、DRNN 网路逼近线性对象2)1(1)1(9.0)1()(-+-⨯--=k y k y k u k y ，分别进行matlab 仿真。

（一）采用BP 网络仿真网络结构为2-6-1。

采样时间1ms ，输入信号)6sin(5.0)(t k u ⨯=π，权值21,W W 的初值随机取值，05.0,05.0==αη。

仿真m 文件程序为：%BP simulationclear all;clear all;xite=0.5;alfa=0.5;w1=rands(2,6); % value of w1,initially by randomw1_1=w1;w1_2=w1;w2=rands(6,1); % value of w2,initially by randomw2_1=w2;w2_2=w2_1;dw1=0*w1;x=[0,0]';u_1=0;y_1=0;I=[0,0,0,0,0,0]'; % input of yinhanceng cellIout=[0,0,0,0,0,0]'; % output of yinhanceng cellFI=[0,0,0,0,0,0]';ts=0.001;for k=1:1:1000time(k)=k*ts;u(k)=0.5*sin(3*2*pi*k*ts);y(k)=(u_1-0.9*y_1)/(1+y_1^2);for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout; %output of networke(k)=y(k)-yn(k); % error calculationw2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); % rectify of w2for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j))^2);endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); % dw1 calculation endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); % rectify of w1% jacobian informationyu=0;for j=1:1:6yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j);enddyu(k)=yu;x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);endfigure(1);plot(time,y,'r',time,yn,'b');xlabel('times');ylabel('y and yn');figure(2);plot(time,y-yn,'r');xlabel('times');ylabel('error');figure(3);plot(time,dyu);xlabel('times');ylabel('dyu');运行结果为：（二）采用RBF 网络仿真网路结构为2-4-1，采样时间1ms ，输入信号)2sin(5.0)(t k u ⨯=π，权值的初值随机取值，05.0,05.0==αη，高斯基函数初值T j C ]5.0,5.0[=，T B ]5.1,5.1,5.1,5.1[=。

自动控制系统中的神经网络控制自动控制系统是一种通过使用各种控制器和算法来实现对系统行为的调节和优化的系统。

神经网络控制是其中一种灵活且性能强大的控制方法，它模仿了人类大脑的神经网络，通过学习和适应来实现对系统的控制。

神经网络控制在自动控制系统中的应用非常广泛。

它可以用于机械控制、电力系统、通信网络等各种领域。

神经网络控制可以通过大量的输入输出数据来训练网络模型，并利用这些模型对未知的系统进行控制。

这使得神经网络控制能够处理非线性、时变和模型未知的系统。

神经网络控制的基本原理是通过训练神经网络来建立系统的模型，然后使用这个模型来预测系统的下一状态，并基于预测结果进行控制。

神经网络控制的训练过程通常包括两个阶段：离线训练和在线调整。

在离线训练阶段，使用大量的已知输入输出数据对神经网络进行训练，调整网络的权重和偏差，使其尽可能准确地描述系统的动态行为。

在在线调整阶段，根据实际的控制效果，对网络进行参数的实时调整，以适应系统的变化。

与传统的控制方法相比，神经网络控制具有以下几个优势：1. 适应性强：神经网络控制可以自适应地调整控制策略，以适应不同的工作环境和系统条件。

即使在存在模型误差和系统变化的情况下，它仍然能够保持较好的控制性能。

2. 鲁棒性强：神经网络控制对参数的变化和噪声的抗干扰能力较强。

它可以通过学习和适应来抵抗外部干扰和异常情况的干扰，从而使控制系统更加稳定可靠。

3. 非线性能力强：由于神经网络模型的非线性特性，神经网络控制可以有效地应对非线性系统。

它能够处理传统控制方法难以解决的非线性问题，并在控制精度和稳定性方面取得显著的改善。

在实际应用中，神经网络控制也存在一些挑战和限制。

首先，神经网络控制的设计和参数调整较为复杂，需要具备相关的知识和经验。

其次，神经网络控制的计算量较大，需要较高的计算资源和处理能力。

此外，神经网络控制还面临着数据不准确和训练样本不足的问题，这可能导致网络模型的性能下降。

控制系统中的神经网络与智能控制技术在现代科技的发展中，控制系统扮演着重要的角色，它用于监测和管理各种工业和非工业过程。

随着技术的不断进步，控制系统也在不断提升。

神经网络和智能控制技术作为现代控制系统中的关键组成部分，正在被广泛研究和应用。

本文将重点探讨控制系统中神经网络和智能控制技术的应用和发展。

一、神经网络与控制系统神经网络是模拟人脑神经元网络结构和功能的数学模型，它能够通过学习和训练来逼近和模拟人脑的决策过程。

在控制系统中，神经网络可以用于处理和解决复杂的非线性控制问题。

通过神经网络的学习和适应能力，控制系统可以更好地应对不确定性和非线性特性。

1.1 神经网络在控制系统中的基本原理神经网络模型由多个神经元组成，这些神经元通过连接权重相互连接。

每个神经元将输入信号经过激活函数进行处理，产生输出信号，并传递给其他神经元。

通过调整连接权重和激活函数参数，神经网络可以逐步地优化输出结果，实现更精确的控制。

1.2 神经网络在控制系统中的应用神经网络在控制系统中有广泛的应用，例如在机器人控制、电力系统控制和交通管理等领域。

在这些应用中，神经网络能够通过学习和自适应的方式，提高系统的鲁棒性和稳定性，使得系统能够更好地适应不确定性和变动性。

二、智能控制技术智能控制技术是指结合人工智能和控制理论，用于设计和实现智能化的控制系统。

智能控制技术通过引入模糊逻辑、遗传算法和专家系统等，能够更好地适应动态和非线性控制问题。

2.1 智能控制技术的基本原理智能控制技术的核心思想是将人类专家的经验和知识转化为计算机程序，使得系统能够进行智能化的决策和控制。

通过建立模糊规则和使用遗传算法进行参数优化，智能控制系统能够自主学习和适应环境的变化，对于复杂的动态系统具有较好的控制性能。

2.2 智能控制技术的应用智能控制技术在工业自动化、机器人控制和交通管理等领域有着广泛的应用。

例如，在工业生产中，智能控制系统可以根据实时数据和模糊规则，自主地进行生产调度和质量控制；在交通管理中，智能控制系统可以根据交通流量和路况信息，优化信号配时和路线选择，提高交通效率和安全性。

控制系统中的神经网络控制理论与应用神经网络控制理论在控制系统中的应用日益广泛。

本文将从神经网络控制的定义和原理入手，深入探讨其在控制系统中的理论与应用方面。

一、神经网络控制的定义和原理神经网络控制是利用神经网络模型来实现对控制系统的建模与控制。

神经网络是一种模仿生物神经元网络结构和功能的人工神经网络模型。

其原理基于多层次、并行处理的结构，通过学习和适应能力实现对系统的建模和控制。

神经网络控制的核心是建立适当的网络结构和权值，并通过学习算法对其进行训练。

常用的神经网络模型包括前馈神经网络、递归神经网络和径向基函数神经网络等。

通过对输入信号的处理和网络参数的调整，神经网络能够实现对复杂系统的非线性建模和控制。

二、神经网络控制在控制系统中的应用1. 神经网络控制在自适应控制中的应用神经网络具有自适应性和非线性映射能力，适合用于自适应控制。

其能够通过学习和反馈调整网络参数，实现对系统的模型自适应和参数识别。

在自适应控制中，神经网络能够实时跟踪系统的变化，并做出相应的控制调整，提高系统的鲁棒性和适应性。

2. 神经网络控制在优化控制中的应用神经网络能够通过学习和优化算法，对系统的控制策略进行优化。

在优化控制中，神经网络可以作为一个强大的优化工具，通过学习系统的状态和控制规律，找到最优的控制策略，提高系统的性能和效率。

3. 神经网络控制在非线性系统控制中的应用传统的控制方法在处理非线性系统时常常面临困难，而神经网络可以有效地处理非线性系统的建模和控制。

通过神经网络的非线性映射能力，可以准确地描述和控制非线性系统的动态性质。

在非线性系统控制中，神经网络能够处理多变量和耦合的系统，并实现对系统的非线性控制。

4. 神经网络控制在智能控制中的应用神经网络具有学习和适应的能力，可以通过不断的学习和训练提高系统的控制能力。

在智能控制中，神经网络能够根据系统的运行状态和外部环境对控制策略进行优化和调整，实现对系统的智能化控制。

神经网络控制在现代技术领域中，神经网络控制是一种采用神经网络模型进行系统控制的方法。

神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接的方式构建的计算模型，通过学习和训练，神经网络能够模仿人类的思维方式和决策过程。

神经网络控制的基本原理是利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力，将系统的输入和输出关系建模成一个复杂的非线性函数，通过训练神经网络使其学习到这个函数的映射关系，从而实现对系统的控制。

神经网络控制在各个领域都有着广泛的应用，例如自动驾驶汽车、智能机器人、金融交易系统等。

在自动驾驶汽车中，神经网络控制可以根据传感器信息和环境数据实时调整车辆的速度和方向，使其具备更加智能的驾驶能力。

在工业控制系统中，神经网络控制可以用于优化控制器的参数，提高系统的响应速度和稳定性，从而提高生产效率和降低成本。

在金融领域，神经网络控制可以根据市场数据和交易历史预测股市走势，指导投资决策，提高投资的成功率。

神经网络控制虽然具有很多优势，例如适应复杂非线性系统、具有良好的泛化能力等，但也面临着许多挑战。

神经网络模型的训练需要大量的数据和计算资源，训练时间长、成本高是其中的主要问题。

此外，神经网络模型具有一定的不透明性，难以解释其决策过程和逻辑，这在一些对解释性要求比较高的应用场景中可能会成为障碍。

未来随着人工智能技术的不断发展和应用场景的拓展，神经网络控制将会在更多的领域得到应用和改进。

研究人员将继续探索如何提高神经网络模型的训练效率和泛化能力，以及如何解决神经网络模型的可解释性问题，从而更好地发挥神经网络控制在系统控制领域的作用。

综上所述，神经网络控制作为一种基于神经网络模型的系统控制方法，在现代技术领域具有着广泛的应用前景和发展空间，同时也面临着一些挑战和问题需要不断的研究和改进。

通过持续的努力和创新，相信神经网络控制将会为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。

智能控制系统中的神经网络控制算法研究智能控制系统，作为现代智能技术的重要应用领域之一，正逐渐在各个行业和领域中得到广泛应用。

智能控制系统的核心是算法，而神经网络控制算法作为其中一种重要技术手段，正在引起学术界和工业界的高度关注和广泛研究。

本文将从神经网络控制算法的基本原理、应用领域以及未来的发展方向等角度进行深入探讨。

第一部分：神经网络控制算法的基本原理神经网络控制算法是通过模拟人类神经系统的工作原理，将模糊控制、遗传算法等多种智能算法与控制系统相结合，形成一种新的控制方法。

神经网络控制算法的基本原理是神经元之间通过权值的连接来传递信号，并通过训练来调整神经元之间的连接权值，从而实现对控制系统的优化调节。

神经网络控制算法的基本结构包括输入层、隐层和输出层。

输入层接收外部的控制信号，隐层是神经网络的核心部分，通过神经元之间的连接进行信息传递和处理，输出层将隐层的结果转化为实际控制信号。

第二部分：神经网络控制算法的应用领域神经网络控制算法具有很强的适应性和优化能力，因此在许多领域都得到了广泛应用。

在工业自动化领域，神经网络控制算法可以对复杂的工业过程进行建模和控制，例如化工过程中的温度、压力和流量等参数控制。

在机器人技术领域，神经网络控制算法可以实现机器人的智能控制和路径规划，提高机器人的自主性和适应性。

在金融领域，神经网络控制算法可以用于股票价格预测和交易策略优化，提高投资者的收益率和风险控制能力。

第三部分：神经网络控制算法的未来发展方向虽然神经网络控制算法已经在多个领域得到应用，但仍然面临一些挑战和难题。

首先，神经网络控制算法的鲁棒性和可解释性需要进一步提高。

目前的神经网络模型往往是黑箱模型，难以解释其内部的决策过程，这在某些关键领域（如医疗和安全）可能会受到限制。

其次，神经网络控制算法在处理大规模数据和复杂问题时的计算复杂度较高。

如何提高算法的计算效率和准确性是一个亟待解决的问题。

此外，在人工智能和大数据的推动下，深度学习等新兴技术也对神经网络控制算法的发展提出了新的要求和机遇。

《智能控制及应用》—人工神经网络学号姓名指导老师2013-12-16目录一、设计题目 (3)二、任务解答 (3)2.1任务一解答 (3)2.1.1逻辑“与”的计算原理 (3)2.1.2感知器的学习算法 (4)2.1.3训练c++程序 (4)2.2任务二解答 (7)一、设计题目1、设计一个实现逻辑“与”的单计算层感知器，并写出其学习算法和程序。

2、紧密结合自己的专业背景、科研方向或解决问题的经历，说明人工神经网络在解决与你有关的某个工程技术问题上的应用概况。

要求：说明自己的科研或专业背景，所关注的工程技术问题，人工神经网络在该问题上的应用概况，指出采用神经网络法比传统方法的优势所在。

二、任务解答2.1任务一解答2.1.1逻辑“与”的计算原理实现逻辑“与”计算的真值表：由真值表可以看出，4个样本的输出分为两类，一类输出为0，另一类输出为1。

据此，画出逻辑“与”的运算分类图：由图可知，应用感知器学习规则进行训练得到的连接权值和阈值并不会单一，只需要保证输入输出满足真值表即可，利用符号函数对各点计算，符号函数为sgn：2.1.2感知器的学习算法感知器训练按如下步骤进行：（1）给定权初值w i (0)（较小的随机非零值，包括阈值w 0= -θ，阈值并入权W 中)，学习次数k=0；（2）输入一个样本X p 和d p ，计算输出（f 为符号函数）；（3）修正权 w i (k+1)= w i (k) +α(d p -y p ) x pi ，i=0,1,2,…,n ，学习率0<α<=1，用于控制修正速度；（4）选另外一组样本，k 增1，重复（2）~（4），直到w i (k+1)对一切样本均稳定不变（即dp=yp ）为止。

2.1.3训练c++程序（Qt 下开发）#include <QCoreApplication> #include<QTextStream> #include<QTextCodec>double alpha=0.2; //学习率，用于控制学校速度 //根据输入得到函数输出值 int f(double w[],double x[]){ double y=0;for(int i=0;i<3;i++) y+=w[i]*x[i]; return y>=0?1:0; }//根据结果调整权值void revise(double x[],double w[],int yp,int dp){ for(int k=0;k<3;k++)w[k]+=alpha*(dp-yp)*x[k]; }int main(int argc, char *argv[]) {QCoreApplication a(argc, argv);QTextStream cout(stdout,QIODevice::WriteOnly); int i;double w[3]={0,1,1}; //阈值初试值，权值初始值 cout<<"**********************"<<endl; cout<<"**********************"<<endl;00()(1,01np i pi p p i y f w x x X ===∑设取的第个分量总为）cout<<"**********************"<<endl;cout<<"alpha="<<w[0]<<endl;cout<<"w:"<<endl;cout.setRealNumberPrecision(4);cout<<"w1="<<w[1]<<" w2="<<w[2]<<endl;cout<<"**********************"<<endl;cout<<"**********************"<<endl;double x1[3]={1,1,1}; //输入值double x2[3]={1,0,1};double x3[3]={1,1,0};double x4[3]={1,0,0};int dp[4]={1,0,0,0}; //期望输出值int yp[4]={0,0,0,0};cout<<"training....."<<endl;//周而复始的进行训练while(dp[0]!=yp[0]||dp[1]!=yp[1]||dp[2]!=yp[2]||dp[3]!=yp[3]) {yp[0]=f(w,x1);revise(x1,w,yp[0],dp[0]);yp[1]=f(w,x2);revise(x2,w,yp[1],dp[1]);yp[2]=f(w,x3);revise(x3,w,yp[2],dp[2]);yp[3]=f(w,x4);revise(x4,w,yp[3],dp[3]);}cout<<"result>>"<<endl;cout<<"**********************"<<endl;cout<<"alpha="<<w[0]<<endl;cout<<"w:"<<endl;cout.setRealNumberPrecision(4);cout<<"w1="<<w[1]<<" w2="<<w[2]<<endl;cout<<"**********************"<<endl;cout.setRealNumberPrecision(8);cout<<"--real--"<<"--hope--"<<endl;cout.setRealNumberPrecision(10);for(i=0;i<4;i++)cout<<yp[i]<<" "<<dp[i]<<endl;return a.exec();}输出结果如下图所示。

神经网络控制大作业-南航-智能控制-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII南京航空航天大学研究生实验报告实验名称：神经网络控制器设计姓名：学号：专业：201 年月日一、题目要求考虑如下某水下航行器的水下直航运动非线性模型：()||a m m v k v v u y v++==其中v R ∈为水下航行器的前进速度， u R ∈为水下航行器的推进器推力，y R ∈为水下航行器的输出，航行器本体质量、附加质量以及非线性运动阻尼系数分别为100,15,10a m m k ===。

作业具体要求：1、设计神经网络控制器，对期望角度进行跟踪。

2、分析神经网络层数和神经元个数对控制性能的影响。

3、分析系统在神经网络控制和PID 控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰、加参数不确定)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)、抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)。

二、神经网络控制器的设计1.构建系统的PID 控制模型在Simulink 环境下搭建水下航行器的PID 仿真模型，如下图1所示：图1 水下航行器的PID 控制系统其中，PID控制器的参数设置为：K p=800，K i=100，K d=10。

需要注意的一点是，经过signal to workspace模块提取出的数据的Save format为Array格式。

2.BP神经网络控制器的训练首先将提取出的训练数据变为标准的训练数据形式，标准的训练数据分为输入和目标输出两部分。

经过signal to workspace模块提取出的数据为一个训练数据个数乘以输入（或输出）个数的矩阵，因此分别将x、u转置后就得到标准训练数据x’,u’。

然后，新建m文件，编写神经网络控制器设计程序：%----------------------------------------------------------------p=x'; %inputt=u'; %inputnet=newff(p,t,3,{'tansig','purelin'},'trainlm');net.trainparam.epochs=2500;net.trainparam.goal=0.00001;net=train(net,x',u'); %train networkgensim(net,-1); %generate simulink block%----------------------------------------------------------------上述m文件建立了如下图所示的神经网络，包含输入层、1个隐含层和输出层，各层神经元节点分别为 1、 3 和1。

神经网络大作业题目神经网络模型的对比与分析学院学号学生姓名神经网络的网络拓扑结构大体有前向型、反馈型、自组织竞争型和随机型网络等拓扑结构（出发点不同网络结构的分法也不一样）。

前向型的人工神经网络有学习、分类等功能，反馈型的人工神经网络有联想记忆、优化计算等功能，自组织竞争型的人工神经网络有聚类、搜索、自组织、自学习等功能。

截至目前，我们主要学习了四种网络模型，即：感知机、有监督的Hebb网络、ADLINE (Widrow-Hoff)模型和反向传播模型(BP)都隶属于前向网络。

下面，我就各个网络模型的学习规则以及异同谈一些体会。

1.感知机学习规则：1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts最早提出了一种人工神经元模型，把神经元输入信号的加权和与其阈值相比较以确定神经元的输出。

如果加权和小于阈值，则该神经元的输出值为0；如果加权和大于阈值，则该神经元的输出值为1。

但由于没有找到训练这一网络的方法，因此必须设计这些神经元网络的参数以实现特定的功能。

上世纪50年代，Frank Rosenblatt等研究人员提出了一种感知机的神经网络，引入了用于训练神经网络解决模式识别问题的学习规则，并证明了只要求解问题的权值存在，那么其学习规则通常会收敛到正确的权值上。

但是，感知机网络却存在一定的局限性，其只能解决模式识别中的线性可分问题。

正是由于这种局限性，一度导致神经网络的研究工作陷入低潮。

我们知道，对于1－3维输入单层神经元的模式识别问题，可以通过图解法解决。

其基本程序为：1、画出判定边界，该判定边界实现了区域划分的目的；2、求解权值矩阵，权值矩阵求解的关键是判定边界总是和权值矩阵相正交，对于同一模式识别问题，判定边界的不同会造成权值矩阵的不同。

这一不同，在与当前模式精确匹配时不会产生错误的输出，而在其他模式的判别中可能引起较大的误差（下面将举例说明）。

3、求解偏值，偏值b的求解，可以在求解权值矩阵的基础上，将判定边界上任意一点的坐标带入方程WT*P＋b＝0得到,如果我们划定的判定边界通过坐标原点，那么此时的b值可以设定为0。

智能控制理论与技术设计报告学院自动化学院专业控制科学与工程班级1303姓名聂鹏指导教师徐华中2014 年 2 月20 日武汉理工大学硕士研究生试题课程名称：智能控制理论与技术专业：双控1303班学号：1049721303692 姓名：聂鹏一、简答题（每小题10分）1．智能控制由哪几部分组成？各自的特点是什么？答：智能控制系统由广义对象、传感器、感知信息处理、认知、通信接口、规划和控制和执行器等七个功能模块组成；各部分的特点是：广义对象——包括通常意义下的控制对象和外部环境；传感器——包括关节传感器、力传感器、视觉传感器、距离传感器、触觉传感器等；感知信息处理——将传感器得到的原始信息加以处理；认知——主要用来接收和储存信息、知识、经验和数据，并对它们进行分析、推理，作出行动的决策，送至规划和控制部分；通信接口——除建立人机之间的联系外，还建立系统各模块之间的联系；规划和控制——是整个系统的核心，它根据给定的任务要求、反馈的信息以及经验知识，进行自动搜索，推理决策，动作规划，最终产生具体的控制作用；执行器——将产生的控制作用于控制对象。

2. 智能控制是在什么背景下产生的？答:传统控制理论在应用中面临的难题包括:(1) 传统控制系统的设计与分析是建立在精确的系统数学模型基础上的,而实际系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等,一般无法获得精确的数学模型。

(2) 研究这类系统时,必须提出并遵循一些比较苛刻的假设,而这些假设在应用中往往与实际不相吻合。

(3) 对于某些复杂的和包含不确定性的对象,根本无法以传统数学模型来表示,即无法解决建模问题。

(4) 为了提高性能,传统控制系统可能变得很复杂,从而增加了设备的初投资和维修费用,降低系统的可靠性。

传统控制理论在应用中面临的难题的解决,不仅需要发展控制理论与方法,而且需要开发与应用计算机科学与工程的最新成果。

人工智能的产生和发展正在为自动控制系统的智能化提供有力支持。