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100神经网络控制 (3)

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智能制造技能练习题库(含答案)

智能制造技能练习题库(含答案)

智能制造技能练习题库（含答案）一、单选题（共68题，每题1分，共68分）1.两个压电元件相并联与单片时相比说法正确的是( )A、并联时电荷量增加了 2 倍,输出电容为单片时 2 倍B、并联时输出电压不变, 电荷量增加了 2 倍C、并联时电荷量增加了一倍,输出电容为单片时的 2 倍D、并联时输出电压不变, 输出电容是单片时的一半正确答案：C2.PID 神经网络控制中,控制器使用了 ( )A、C.MAC 神经网络B、H.opfield 网络C、PID 神经网络D、感知器网络正确答案：C3.目前,我国生产的铂热电阻,其初始电阻值有( )。

A、30 ΩB、100ΩC、40ΩD、50 Ω正确答案：B4.为使系统具有良好的可扩充性和维护性, 专家系统通常将知识与机构相互独立。

( )A、转发B、统计C、翻译D、推理正确答案：D5.WaitTime4;其中 4 指的是( )。

A、4minB、4hC、4sD、无意义正确答案：C6.PROFIBUS-DP 用了 OSI 模型中的( )。

A、第一、二、七层B、第二、三、七层C、第一、二、六层D、第一、二层和用户接口正确答案：D7.自动控制( AC ):描述系统的动力学特性, 是一种反馈。

( )A、动态B、静态C、稳态D、单稳态正确答案：A8.对以下哪个列举中的物联网来说,安全是一个非常紧要的问题? ( )A、小区无线安防网络B、侯鸟迁徙跟踪C、环境监测D、森林防火正确答案：A9.下列关于热电偶传感器的说法中, ( )是错误的。

A、热电偶必须由两种不同性质的均质材料构成B、计算热电偶的热电势时,可以不考虑接触电势C、在工业标准中,热电偶参考端温度规定为0℃D、接入第三导体时, 只要其两端温度相同,对总热电势没有影响正确答案：B10.热电偶的冷端补偿方式不包含( )A、电桥补偿法B、标准电极法C、冷端延长法D、计算修正法正确答案：B11.霍尔元件不等位电势产生的主要原因不包括( )A、霍尔电极安装位置不对称或不在同一等电位上B、半导体材料不均匀造成电阻率不均匀或几何尺寸不均匀C、周围环境温度变化D、激励电极接触不良造成激励电流不均匀分配正确答案：C12.减小霍尔元件的输出不等位电势的办法是( )。

神经网络PID控制

神经网络PID控制
一十
NNI
十
十
x₁(k)=e(k)x₂(k)=△e(k)=e(k)-e(k-1)x₃(k)=△²e(k)=e(k)-2e (k-1)+e(k-2)e(k)=r(k)-y(k)NNC 的输出为：△u(k)=k₁x₁(k)+k₂x₂(k)+k₃x₃(k)式中，}i=1,2,3 为权系数，△u(k) 为输入信号的加权和。由此可见，NNC 具有增量D 控制的结构
i=1,2,…,Q-1
BP网络的输入层节点的输为
网络的隐含层输入、输为
·神经网络PID控制 20
o(k)=1
(13)
(14)
式中o 为输出层权系数 阈值，
网络的输出层的输入输出为
·神经网络PID控制 21
图二 神经网络PID控制系统结构图
·神经网络PID控制 17
二、方案二
被控对象
u
个
经典PID控制算式为u(k)=u(k-1)+Kp[e(k)-e(k-1)]+K,e(k)+K,[e(k)-2e(k-1) + e(k-2)1
7.由(20)式，计算修正输出层敝系数。(k);8.由(21)式，计算修正隐含层敝系数。)(k);9.置k=k+1, 返回到“3”,直到性能指标J 满足要求。
·神经网络PID控制 26
系数a(k)是慢时变的，a(k)=1.2(1-0.8e -01k),神经网络结构为4—5—3,输入层的个神经元分别为模型翰入r(k)、 输 出(k)、误 差(k)和常量。学习速率=0.25,动量系数=0.05,加权系数初始值取随[=0.50.5]上的随机数。当输入信号为幅值是的正弦信号(t)sin(2πt)时，取采样时间为.001s,仿真结果如图所示。·神经网络PID控制 27

智能控制试卷及答案

智能控制试卷及答案

智能控制试卷及答案一、试卷一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪项不是智能控制的主要类型？A. 人工智能控制B. 模糊控制C. 神经网络控制D. 逻辑控制2. 以下哪种控制方法适用于处理具有不确定性、非线性和时变性等特点的复杂系统？A. PID控制B. 模糊控制C. 串级控制D. 比例控制3. 神经网络控制的核心思想是利用神经网络实现控制规律的映射，以下哪种神经网络模型适用于动态系统的控制？A. BP神经网络B. RBF神经网络C. 感知器D. Hopfield神经网络4. 模糊控制中，模糊逻辑推理的核心部分是？A. 模糊集合B. 模糊规则C. 模糊推理D. 解模糊5. 以下哪种方法不属于智能控制系统的建模方法？A. 基于模型的建模B. 基于数据的建模C. 基于知识的建模D. 基于经验的建模二、填空题（每题2分，共20分）6. 智能控制的理论基础包括________、________和________。

7. 模糊控制的基本环节包括________、________、________和________。

8. 神经网络控制的主要特点有________、________、________和________。

9. 智能控制系统的主要性能指标包括________、________、________和________。

10. 智能控制技术在工业生产、________、________和________等领域有广泛应用。

三、判断题（每题2分，共10分）11. 模糊控制适用于处理具有确定性、线性和时不变性等特点的复杂系统。

（）12. 神经网络控制具有较强的自学习和自适应能力。

（）13. 智能控制系统不需要考虑系统的稳定性和鲁棒性。

（）14. 智能控制技术在无人驾驶、智能家居等领域具有广泛应用前景。

（）15. 模糊控制的核心思想是利用模糊逻辑进行推理和决策。

（）四、简答题（每题10分，共30分）16. 简述模糊控制的基本原理。

梯度下降法神经网络控制教材(第三版)

梯度下降法神经网络控制教材(第三版)
前向传播
将输入数据通过神经网络得到输出结果的过程， 用于计算损失函数值。
02
反向传播
根据损失函数对神经网络参数的梯度，调整神经 网络参数的过程，以最小化损失函数。
参数更新策略
01 批量梯度下降
使用整个训练集计算参数的梯度，更新参数。
02 小批量梯度下降
使用小批量数据计算参数的梯度，更新参数，可 以加速训练并减少计算资源消耗。
计算损失函数关于权重和偏置的梯度
01
在每次迭代中，计算当前权重和偏置下的损失函数梯度。
更新权重和偏置
02
根据计算出的梯度，沿着负梯度的方向更新权重和偏置。
迭代更新
03
重复上述步骤，直到满足停止条件（如达到预设的最大迭代次
数或损失函数的值小于预设阈值）。
梯度下降法的收敛性分析
01 收敛速度
梯度下降法的收敛速度取决于学习率的大小。学 习率过大可能导致算法收敛到局部最小值或鞍点， 而学习率过小可能导致算法收敛速度缓慢。
详细描述
控制参数和优化目标函数的选择对无人机飞行控制的效果有很大的影响。在梯度下降法中，需要根据具体问题选 择合适的控制参数和优化目标函数，以使得无人机能够更好地适应不同的飞行环境和任务需求。同时，还需要考 虑控制参数之间的耦合关系和约束条件等因素，以避免出现
07
总结与展望
总结
梯度下降法神经网络控制教材(第三 版)系统地介绍了神经网络的基本原 理、训练方法、优化技巧以及在控制
02 局部最小值和全局最小值
梯度下降法只能找到局部最小值，而非全局最小 值。在某些情况下，算法可能陷入局部最小值， 而非全局最优解。
03 初始点选择
初始权重和偏置的选择对算法的收敛结果有影响。 不同的初始点可能导致算法收敛到不同的局部最 小值。

神经网络与模糊控制考试题及答案

神经网络与模糊控制考试题及答案

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 13、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15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。

15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。

16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17．普通集合可用函数表示，模糊集合可用函数表示。

神经网络及其PID控制

神经网络及其PID控制

神经⽹络及其PID控制⼀、⼈⼯神经元模型1、突触权值（连接权）每⼀个突触都由其权值作为特征表征，各个神经元之间的连接强度由突触权值来表⽰。

与神经元相连的突触上，连接的输⼊信号通过权值的加权进⼊神经元的求和单元。

2、求和单元求和单元⽤于求取各输⼊信号的突触加权和，这个操作构成⼀个线性组合器。

3、激活函数激活函数起⾮线性映射的作⽤，并⽤来限制神经元输出振幅。

激活函数也称限制函数，或传输函数。

通常⼀个神经元输出的正常范围在[0, 1]区间或[−1, 1]区间。

4、外部偏置此外，神经元模型还包括⼀个外部偏置，或外部偏置称为阀值，偏置的作⽤是根据其为正或负，相应的增加或者降低激活函数的⽹络输⼊。

5、⼀对⽅程描述神经元6、激活函数（1）阶跃函数（2）分段线性函数（3）Sigmoid函数（4）双曲正切函数：⼆、神经⽹络的结构1、前馈型⽹络这类⽹络将每⼀层的神经元串联起来，⼀层的输出是下⼀层的输⼊，⽹络中没有反馈连接（1）节点分类节点有输⼊单元、计算单元和输出单元三类（2）层级分类输⼊层：源节点构成输⼊层，输⼊层没有计算，直接将输⼊信号传递到下⼀层的计算单元可见层：输⼊、输出节点直接与外界相连，可直接受外界环境影响隐含层：中间层与外界⽆直接联系，所以称为隐含层（3）前馈型⽹络常常可以有多个隐含层，从⽽构成多层前馈⽹络，图中是⼀个n-p-q的三层前馈⽹络前馈型⽹络是⼀类静态⾮线性映射，通过简单⾮线性处理的复合映射可获得复杂的⾮线性处理能⼒。

但是，从计算的观点看，前馈型⽹络并⾮是⼀种强有⼒的计算系统，不具备丰富的动⼒学⾏为2、反馈型⽹络在反馈型⽹络中，输⼊信号决定反馈系统的初始状态，然后系统经过⼀系列状态转移后，逐渐收敛于平衡状态，这样的平衡状态就是反馈型⽹络经计算后输出的结果，需要注意的是通常有多个平衡态。

因此，稳定性是反馈⽹络最重要的问题之⼀。

如果能找到⽹络的李雅普诺夫（Lyapunov）函数，就能保证⽹络从任意初始状态都能收敛到局部最⼩点，即求得局域最优解。

现代控制工程第13章神经网络控制

现代控制工程第13章神经网络控制

13.3.2 BP学习算法
▪ 两个问题：
（1）是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。
（ 2）如何调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与 给定的样本相同。
1986年，鲁梅尔哈特（D. Rumelhart）等提出BP学习算法。
13.3.2 BP学习算法
1. 基本思想
目标函数：
x1
y1m
x2
y2m
x p1
y
m pm
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
d y wikj1
k i
k 1 j
d y y u m ( i
m
i
)
si
fm
(
m)
i
——输出层连接权调整公式
d u d k i
fk (
k)
i
w k 1 k
l
li
l
——隐层连接权调整公式
13.3.2 BP学习算法
2. 学习算法
13.2 神经元与神经网络
13.2.1 生物神经元的结构
人脑由一千多亿（1011亿－ 1014 亿）个神经细胞（神经元）交织 在一起的网状结构组成，其中大 脑皮层约140亿个神经元，小脑皮 层约1000亿个神经元。
神经元约有1000种类型，每个神经元大约与103－ 104个其他 神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。 人的智能行为就是由如此高度复杂的组织产生的。浩瀚的宇 宙中，也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大 脑相比。
13.2.1 生物神经元的结构
神经网络（neural networks，NN）
▪ 生物神经网络( natural neural network, NNN): 由中枢神经系 统（脑和脊髓）及周围神经系统（感觉神经、运动神经等）所 构成的错综复杂的神经网络，其中最重要的是脑神经系统。 ▪人工神经网络(artificial neural networks, ANN): 模拟人脑神经 系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成 的人工网络系统。

图神经网络在工业控制中的应用探讨(Ⅲ)

图神经网络在工业控制中的应用探讨(Ⅲ)

图神经网络在工业控制中的应用探讨随着人工智能技术的不断发展，图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）作为一种新兴的深度学习模型，正在逐渐引起工业控制领域的关注。

图神经网络的特点在于能够处理图数据，而工业控制系统中常常涉及到复杂的图结构数据，因此图神经网络在工业控制中的应用具有广阔的前景。

本文将从图神经网络的基本原理、在工业控制中的应用场景以及存在的挑战和未来发展方向等方面展开探讨。

图神经网络是一种专门用于处理图数据的深度学习模型，其基本原理是利用节点和边的信息来学习图数据的特征表示。

与传统的深度学习模型相比，图神经网络能够有效地捕捉图数据中的局部特征和全局信息，从而更好地适用于工业控制系统中的复杂图数据。

在工业控制中，常常涉及到诸如电力系统、智能制造、交通运输等领域，这些系统往往具有大量的节点和边，而图神经网络的特性恰恰适合于对这些复杂系统进行建模和分析。

在工业控制领域，图神经网络可以应用于诸多场景。

首先，图神经网络可以用于故障诊断和预测。

通过对工业控制系统中的传感器数据进行建模，结合图神经网络的特征学习能力，可以更准确地识别系统中的故障节点，并预测可能出现的故障情况，从而提高系统的可靠性和稳定性。

其次，图神经网络还可以用于优化控制。

工业控制系统往往涉及到复杂的控制策略，而图神经网络可以通过学习系统的拓扑结构和节点之间的关联，帮助优化控制策略，提高系统的效率和性能。

此外，图神经网络还可以应用于资源调度、供应链管理等方面，为工业控制系统的优化提供技术支持。

然而，尽管图神经网络在工业控制中具有广泛的应用前景，但也面临诸多挑战。

首先，图神经网络的计算复杂度较高，特别是对于大规模图数据的处理，需要消耗大量的计算资源和时间。

其次，工业控制系统中的数据往往具有噪声和不确定性，如何有效地处理这些数据，提高模型的鲁棒性是一个亟待解决的问题。

此外，图神经网络在工业控制中的实际应用还需要更多的工程化工作，包括模型的部署和维护等方面的考虑。

三大控制考卷及标准答案

三大控制考卷及标准答案

三大控制考卷一、选择题（每题1分，共5分）1. 下列哪种控制方法属于前馈控制？A. PID控制B. 开环控制C. 反馈控制D.Smith预估控制2. 在PID控制中，P代表的是？A. 比例B. 积分C. 微分D. 前馈A. 响应时间B. 超调量C. 稳态误差D. 频率4. 在反馈控制系统中，若开环增益增大，则系统的？A. 稳定性变好B. 稳定性变差C. 响应速度变快D. 稳态误差减小5. 下列哪种控制策略适用于时变系统？A. 比例控制B. 微分控制C. 模糊控制D. 状态反馈控制二、判断题（每题1分，共5分）1. 开环控制系统一定比闭环控制系统稳定。

（错）2. 在PID控制中，积分项的作用是消除稳态误差。

（对）3. 控制系统的带宽越宽，系统响应速度越快。

（对）4. 增大比例系数可以减小系统的超调量。

（错）5. 在设计控制系统时，只需考虑稳态性能指标。

（错）三、填空题（每题1分，共5分）1. 控制系统的基本组成部分包括________、________和________。

2. PID控制的三个参数分别是________、________和________。

3. 控制系统的性能指标包括________、________和________。

4. 在反馈控制系统中，________环节的作用是减小稳态误差。

5. Smith预估控制器主要用于________系统的控制。

四、简答题（每题2分，共10分）1. 简述比例控制的特点。

2. 什么是控制系统的稳态误差？3.PID控制中，微分项的作用是什么？4. 前馈控制和反馈控制有什么区别？5. 简述模糊控制的基本原理。

五、应用题（每题2分，共10分）1. 某一温度控制系统，已知开环传递函数为G(s)=10/(s+10)，求系统的闭环传递函数。

2. 设一位置控制系统的传递函数为G(s)=100/(s^2+10s+100)，求系统的自然频率和阻尼比。

3. 已知某系统的开环传递函数为G(s)=10/(s+5)^2，判断系统的稳定性。

神经网络控制

神经网络控制
习调整网络的权值，使反馈控制输入趋近于零，
从而使神经网络控制器逐渐在控制作用中占据主
导地位，最终取消反馈控制器的作用；
✓
一旦系统出现干扰，反馈控制器重新起作用。
✓
可确保控制系统的稳定性和鲁棒性，有效提高系
统的精度和自适应能力。
神经网络
控制器
期望输出
()
−1
()
+
-
()
传统控
网络实现；可进行离线辨识，也可进行在线辨识。

+
-
逆向建模
一般而言，建立逆模型对神经网络控制意义重大。
直接逆建模简化结构图：

可用于离线辨识，也可
用于在线辨识。
对 象
+


神经网络
逆模型
缺点：不是目标导向的，系统输入也不可能预先定义。
实际常采用正-逆建模结构。
正-逆建模

神经网络
逆模型

对 象
第3章 神经网络控制
第2部分 控制基础
3.5 神经网络控制基础
3.5.1 神经网络控制的优越性

神经网络可以处理那些难以用模型或规则描述的过
程或系统。

神经网络采用并行分布式信息处理，具有很强的容
错性。

神经网络是本质非线性系统，可实现任意非线性映
射。

神经网络具有很强的信息综合能力，能同时处理大
期望输出
()
稳定的参
考模型
参考模
型输入
()
+
()
()
+
-
神经网络
控制器
()
对象
()

神经网络控制

神经网络控制
实时时钟
⑤ 实时时钟
r (t )
e(t )
采样 开关 A/D 神经控制器 D/A 保持器
u (t )
y (t )
对象 (过程) 模拟输出通道
模拟输入通道
图 4-2-3
神经控制系统硬件框图
（2）软件 ① 主程序:功能是进行系统初始化设置。 ② 控制子程序:实现神经控制算法， 若既有辩识器又有控制器的控制结构， 则，神经控制算法包括这两部分。
p：隐层非线性节点数
u(k )
y $(k + 1)
L
v
L
v0 1
w
H
L
w0
w0 = Ng[0, W]
v0 = Nϕ[0, V]
非线性作用函数：
H H H H H
e x − e− x f ( x) = x − x e +e
线性节点
L Ng[ ] Ng[ ]
L
非线性节点
y( k )
y( k )
图4-3-2 神经网络辨识器
控制系统期望输出 r (k ) , 若g[•] 、ϕ[•] 已知，根据“确定性等价原则”，控制 器设计为
− g[•] r ( k + 1) u( k ) = + ϕ[•] ϕ[•] 则控制系统的输出y (k ) 能精确跟踪输入 r (k ) ——期望输出。
学习算法
y $ ( k + 1) = Ng[ ] + Nϕ[ ] u( k ) y $
η w > 0 、η v > 0 ，决定神经辨识器收敛于被控对象的速度。
y ( k + 1) = g[ y ( k )] + ϕ[ y ( k )]u( k )
的神经自校正控制结构，见下图。

自动控制理论实验课程8.4.1 神经网络控制仿真实验

自动控制理论实验课程8.4.1 神经网络控制仿真实验

神经网络（一）实验原理1、单神经元单个人工神经元的模型结构如图所示，它是一个多输入、单输出的非线性信息处理单元。

图1神经元的基本结构其中，),,2,1(nix i=：从其他神经元传来的输入信号；w i：从其他神经元到该神经元的连接权值；θi：神经元的激活（兴奋）阈值；y：神经元i的输出，它可以与其他多个神经元通过权连接；f(·)：神经元的输出变换函数，一般为非线性画数，也称为激励函数或响应函数。

显然，单神经元模型是一个多输入单输出的非线性阈值器件，其输入、输出数学表达式可用下式描述；)(Xfy=∑=-=ni i i x wX1θ由此可看出，神经网络的数学模型的基本运算可归结为以下四步；（1）权值学习：对每个输入信号进行程度不等的加权计算；（2）阈值处理：对每个神经元输入进行程度不等的偏置处理；（3）求和运算：进行全部输入信号的组合效果的求和计算；（4）映射函数：通过激励函数)(∙f计算输出结果。

2、单神经元的PID控制器设计神经元作为构成神经网络的基本单元，具有自学习和自适应的能力，而且结构简单易于计算。

传统的PID调节器也具有结构简单、调整方便和参数整定与工程指标联系密切等特点。

将两者结合，便可以在一定程度上解决传统PID调节器不易在线实时整定参数和难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的不足。

用神经元实现的自适应PID 控制器结构框图如图所示。

图2基于单个神经元的PID 控制器框图图中转换器的输入为设定值r(k)和输出y(k)，转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x 1，x 2，x 3。

K 为神经元的比例系数。

使用改进的Hebb 学习规则的控制算法及学习算法为：∑=+-=310)()(w )1()(u i i i k x k K k u k ∑==310)(/)()(i i ik wi k w k w )]()()[()()1()(w 11k e k e k u k e k w k P ∆++-=η)]()()[()()1()(w 22k e k e k u k e k w k I ∆++-=η)]()()[()()1()(w 33k e k e k u k e k w k D ∆++-=η式中)()(1k e k x =)1()()()(2--=∆=k e k e k e k x )2()1(2)()()(23-+--=∆=k e k e k e k e k x 对积分I 、比例P 和微分D 分别采用了不同的学习速率I η、P η、D η，以使对不同的权系数分别进行调整。

神经网络控制系统3篇

神经网络控制系统3篇

神经网络控制系统（一）神经网络控制系统简介神经网络控制系统是一种基于人工神经网络算法的控制系统，它主要通过对数据的学习和分析，不断优化参数，最终实现对系统的有效控制。

神经网络控制系统由多个神经元构成，每个神经元具有一定的输入和输出，它们之间通过权值连接相互联系。

通过不断地输入训练数据，系统能够自我调整，进而快速、精确地完成控制任务。

（二）神经网络控制系统的基本特点1.自适应性神经网络具有非常高的自适应能力，能自动学习和适应复杂的系统结构和变化。

2.非线性神经网络能够处理高度非线性的系统，并且能够自适应地调整变量之间的关系。

3.分布式处理神经网络是由多个节点组成的分布式处理系统，能够实时地响应和处理输入。

4.模式识别神经网络能够对数据进行有效的分类和识别，并在数据发生变化时及时调整模型。

5.容错性神经网络由多个节点组成，如果某个节点发生故障，其他节点仍然可以正常工作，保证系统的稳定性和可靠性。

（三）神经网络控制系统的应用范围1.智能控制神经网络控制系统能够对复杂的系统进行智能控制，如机器人、工业自动化等。

2.数据处理神经网络控制系统能够对海量数据进行处理和分析，为数据挖掘和决策提供支持。

3.医疗诊断神经网络控制系统能够对医疗数据进行分析，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。

4.金融风控神经网络控制系统能够对金融领域的数据进行分析，预测市场趋势和风险，并在投资决策方面提供支持。

5.交通运输神经网络控制系统能够对交通流量进行分析和控制，优化交通路线，减少拥堵和事故。

总之，随着人工智能和大数据技术的不断进步，神经网络控制系统将会在更多的领域得到应用，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。

第三部分神经网络控制案例

第三部分神经网络控制案例
• 时空整合功能 • 兴奋与抑制状态 • 脉冲与电位转换 • 神经纤维传导 • 突触延时和不应期 • 学习、遗忘和疲劳
5
6
7
8
2、人工神经元模型
• 人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。 它是神经网络的基本处理单元。如图所示为一种 简化的人工神经元结构。它是一个多输入、单输 出的非线性元件。
2
3
神经元主要由三部分组成：树突、细胞体和轴突。
树突：神经元的输入， 将电信号传送到细胞体。
细胞体：对这些输入信 号进行整合并进行阈值 处理。
轴突：神经元的输出， 将细胞体信号导向其他 神经元。
突触：一个神经细胞的 轴突和另一个神经细胞 树突的结合点。
4
从生物控制论的观点来看，神经元作为控制和信息处 理的基本单元，具有下列一些重要的功能与特性：
• 第二、系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被 存储到网络中。
40
1、离散d网络
（1）网络的结构和工作方式 • 离散Hopfield网络是一个单层网络，有n个神经元
节点，每个神经元的输出均接到其它神经元的输 入。
• 各节点没有自反馈，每个节点都附有一个阀值。 每个节点都可处于一种可能的状态（1或－1）， 即当该神经元所受的刺激超过其阀值时，神经元 就处于一种状态（比如1），否则神经元就始终处 于另一状态（比如－1）。
23
（4）竞争式学习 • 竞争式学习属于无教师学习方式。此种学习方式
利用不同层间的神经元发生兴奋性联接，以及同 一层内距离很近的神经元间发生同样的兴奋性联 接，而距离较远的神经元产生抑制性联接。在这 种联接机制中引入竟争机制的学习方式称为竟争 式学习。它的本质在于神经网络中高层次的神经 元对低层次神经元的输入模式进行竞争识别。

智能控制智能控制试卷(练习题库)(2023版)

智能控制智能控制试卷(练习题库)(2023版)

智能控制智能控制试卷（练习题库）1、简述智能控制的概念。

2、比较智能控制和传统控制的特点？3、智能控制的概念首次由著名学者（）提出的。

4、经常作为智能控制典型研究对象的是（）。

5、智能自动化开发与应用应当面向（）。

6、不属于智能控制是（）。

7、以下不属于智能控制主要特点的是（）。

8、以下不属于智能控制的是（）。

9、地质探矿专家系统常使用的知识表示方法为（）。

10、自然语言问答专家系统使用的知识表示方法为（）。

11、专家系统中的自动推理是基于O的推理。

12、适合专家控制系统的是（）。

13、直接式专家控制通常由O组成。

14、产生式系统的推理方式不包括（）。

15、黑板专家控制系统的组成有O16、建立专家系统，最艰难（“瓶颈”）的任务是（）。

17、产生式系统包含的基本组成O18、下列概念中不能用普通集合表示的是（）。

19、以下应采用模糊集合描述的是（）。

20、某模糊控制器的语言变量选为实际温度与给定温度之差即误差e、误差变化率4e；以及加热装置中可控硅导通角21、在论域U中，模糊集合A的支集只包含一个点u,且OAum=I,则A称为（）。

22、在模糊控制中，隶属度（）。

23、在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度最大的元素作为精确值, 去执行控制的方法称为（）。

24、在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输出是（）。

25、以下的集合运算性质中，模糊集合不满足的运算性质（）。

26、模糊控制方法是基于（）。

27、以下应采用模糊集合描述的是（）。

28、模糊隶属度函数曲线的形状可以为（）。

29、某模糊控制器的语言变量选为实际水位与给定水位之差即误差e,以及调节阀门开度的变化量u,故该模糊控制器30、某一隶属度函数曲线的形状可以选为（）。

31、模糊控制器的术语“正中”，可用符合O表示。

32、在模糊控制器的推理输出结果中，取其隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心作为输出值，去执行控制的方法称33、下列概念中不能用普通集合表示的是（）。

人工智能控制技术课件：机械臂案例控制

人工智能控制技术课件：机械臂案例控制
෠ ,ሶ |)
ω = F q, ,ሶ ሷ − (,
ሷ
定义Lyapunov函数：
1
= ( + σ=1 ෨ Γ ෨ )
2
其中෨ = ∗ − , ∗ 表示理想模糊调节权值。考虑（7.34），对式（7.38）求导，
将控制器（7.36）代入ሶ ，可得：
针对()、(, )和()三个
ሶ
未知量，采用RBF神经网络对三
项分别进行估计逼近，三个神经
网络的对应输出分别为
(), (, )和
ሶ
(),其
表达式为：
() = () +
ሶ = (, )
ሶ +
൞(, )
() = () +
效果不好或者应用PID控制无法达到想要的效果，此时
需要考虑采用智能控制方法实现。下面介绍神经网络自
适应控制机械臂系统。
机械臂动力学模型
考虑到控制对象为机械臂，假设有n个关节，则根据运动
定律机械臂的动力学方程可以描述为：
()ሷ + (, )
ሶ ሶ + () =
式中，q是关节变量向量；()是n×n阶正定惯性矩阵；
22 2 = 2 22
12 2 = 2 1 2 sin 2
1
1
1
ሶ
, ሶ + ሷ = ሶ +
令y = , = , = 1
2
2
2
ሶ 2
仿真实例
取系统参数1 = 1, 2 = 0.8, 1 = 1, 2 = 1.5 ，控制的目标是使双关节的输出
式中，是相应的逼近误差。
代入得：
()ሷ + (, )

第十三章神经网络建模与控制ppt课件

第十三章神经网络建模与控制ppt课件

辨识器取串-并联结构，其中的NN取二维高斯RBF网络。 其中散布系数SC=1，中心参数是程序内部自设的。
13.3 基于神经网络的系统辨识示例
例4 基于CMAC的非线性动态系统辨识 仿真系统模型为： y(k) 5y(k -1) u3(k -1) 2.5 y2 (k -1)
系统输入信号为：
u(k) 0.6cos(2k / 60) 0.4cos(2k / 40)
例1 线性离散系统辨识示例
其中function.prbs(n1,n,k1,k2,k3,k4)是产生M序列的函数 n1 –--n1阶M序列→Np=(2p-1) n----M序列的总长度 Ki (i=1,…4)----M序列参数 K3一般取0，K4一般取0， K1 K2选择使Np达到最大值 程序 Bianshi_ADLINE_L.M 采用的是离线辨识方法 Bianshi_ADLINE_Z.M 采用的是在线辨识方法 函数prbs.M是产生M序列的函数
5y(k -1) 2.5 y2 (k -1)
u 3 (k
-1)
系统输入信号为：
u(k) 0.6cos(2k / 60) 0.4cos(2k / 40)
辨识器的输入/输出为：[u(k), y(k)]/ yˆ(k)
PID神经网络的输入/输出为：[u(k 1), y(k 1)]/ yˆ(k)
PID神经网络输出层用线性节点，准则函数取
n1
① y(k 1) ai y(k i) g(u(k)u(k 1) i0
n=2,m=0时的并联结构如图3所示。
u(k m))
g +∑ +
u(k)
N +× +
y(k+1)
Z-1
∑+ a0 + a1 Z-1
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于是
θj=w0jx0
y j

sgn n i0
wi
j
xi

式中，w0j=θj，x0=1。
第3章 神经网络模型
(3) 在需要考虑突触的延长作用时，神经元的作用函数 应修正为
y j t 1 sgn n wij xi t
i0

t+1时刻的神经元冲动取决于t时刻的输入。 人工神经元输出、输入之间的关系表达式决定了人工
为了说明Hebb学习法则的应用，现以线性联想网络为 例说明其训练过程。设学习率η=1，连接强度矩阵初始化为 0，用m个输入代入加权值调整公式后，得加权值调整矩阵 的表达式：
m
w yK .xKT
k 1
第3章 神经网络模型
若xk为标准正交矢量，则当网络的输入为xj时，网络的 输出为
m
的作用函数可记为
y j

sgn
n i1
wij xi
θj

第3章 神经网络模型
式中，θj是第j个神经元的动作阈值，sgn是符号函数：

1
y
j

sgn


1

n
wij xi θ j
i1 n
wi j xi θ j
i 1
当神经元的动作电位Nj超越阈值θj时，神经元输出+1， 处于兴奋状态；当Nj没超越阈值θj时，神经元输出－1，处于 抑制状态。MP作用函数如图3-2所示。
第3章 神经网络模型
设网络中的第i个神经元对第j个神经元的连接如图3-3所
示，传递信号时的权值为wij
wij，两
个相互连接神经元的激活水平可以表示成ηyjxi，其中的η称
为激活率(又称为学习率)，激活率的大小将直接影响激活水
平的高低。
Hebb学习法表示成
Δwij=yjxi t时刻和t+1时刻的权值分别为wij(t)和wij(t+1)，有
人工神经元模型依靠突触输入xi和突触强度wij之间的运 算关系建立。MP模型采用的是线性加权求和，神经元在n个 突触进行活动时产生的动作电位为
n
N j wi j xi
i 1
把突触强度wij模拟成突触输入xi的加权值，当突触强度越强 时，该突触的输入对第j个神经元的动作电位影响越大。
神经元的冲动是神经元的输出，用yj表示。如果用“+1” 和“－1”分别表示神经元的兴奋和抑制状态，那么MP模型
wij(t+1)=wij(t)+Δwij=wij(t)+ηyjxi
第3章 神经网络模型 图3-3 两个神经元
第3章 神经网络模型
上式说明权值的调整与第j个神经元的输入输出乘积成正比。 在批量出现的输入模式样本中，频率较高的输入样本将对加 权值的调整产生较大影响。
Hebb学习法有以下四个特征： (1) 连接强度的变化与相邻两个神经元的输出乘积成正 比，只要知道相连接神经元的输出，就能获得连接强度的变 化。 (2) 学习过程仅体现在信号前馈传送过程中，无反馈现 象存在。 (3) 是一种无导师学习，无须知道目标输出是什么。
图3-1画出了MP模型的结构示意图。该图以第j个神经 元为例，有n个神经元的输出信号x1，x2，…，xn作为输入。 每个输入突触的突触强度分别为w1j，w2j，…，wnj，突触强 度wij反映了第i个神经元对第j个神经元传递信号时的加权值。
第3章 神经网络模型 图3-1 MP模型结构示意图
第3章 神经网络模型
wij(t+1)=wij(t)+η(yj(t)－yj(t－1))(xi(t)－xi(t－1)) wij(t+1)与前两个相邻时刻的神经元输出增量成正比。
第3章 神经网络模型
连接强度与每一时刻的输出或输出增量有关，反映了此 时采用的神经网络结构为非线性结构。如果输出量与时间无 关，这时的神经元就是线性神经元。但是线性神经元及由此 构成的线性神经网络存在表达能力有限的问题，不能真实模 拟生物神经网络的信息处理特征。
QK wx j yk xkT x j
k 1
考虑到xkT·xk=1，则
Qk


yk 0
jk jk
表明神经元的输出就是网络的输出，对应每一个输入，Hebb 学习法则将给出正确的输出结果。
第3章 神经网络模型
(4) 如果相连接两个神经元的输出正负始终一致，将使 连接强度无约束地增长，为了防止这一状况出现，需要预先 设置连接强度饱和值。
Hebb学习法则除了使用神经元在某一时刻输出信号乘 积表示连接强度的变化外，还可以改进成使用差分形式。设 t－1时刻两神经元的输出为xi(t－1)和yj(t－1)；t时刻两神经 元的输出为xi(t)和yj(t)，则t+1时刻连接强度权值为：
3.1 人工神经网络建模
3.1.1 MP模型 MP模型是1943年由McCulloch和Pitts首先提出来的。它
是一种较为典型的模型，突出了神经元的兴奋和抑制功能， 设定了一个动作电位的阈值，把神经元是否产生神经冲动转 化为突触强度来描述。所谓“突触强度”就是指突触在活动 时所能产生神经冲动的强弱。
第3章 神经网络模型 图3-2 MP作用函数
第3章 神经网络模型
人工神经元模型有如下3个性质：
Байду номын сангаас
(1) i≠j，由于第j个神经元不可能自己对自身进行输入，
因此第i个输入中不能包括第j个神经元。
(2) 阈值θj可以看作是一个输入信号的权值，该输入信 号和权值分别用x0和w0j表示，且x0=1，则有：
第3章 神经网络模型
第3章 神经网络模型
3.1 人工神经网络建模 3.2 感知器 3.3 BP网络与BP算法 3.4 自适应线性神经网络 3.5 自组织竞争型神经网络 3.6 小脑模型神经网络 3.7 递归型神经网络 3.8 霍普菲尔德(Hopfield)神经网络 3.9 小结 习题与思考题
第3章 神经网络模型
神经元具有PID调节功能。
第3章 神经网络模型
3.1.2 Hebb学习法则 1949年，D.O.Hebb首先提出了神经网络的学习算法，
史称Hebb学习法则。该法则的文字叙述是“神经元连接强 度的变化与两个相互连接神经元的激活水平成正比”。这一 学习法则源自于一个物理现象，就是当两个神经元都处在激 活状态时，两个神经元之间的连接突触将增强。人们在生物 能够形成“习惯”以及多次训练能够形成条件反射的观察中， 看到了这一现象并把它归纳与总结。