文档介绍：基于神经元网络的智能控制神经元网络的特点:1)非线性2)分布处理3)学****并行和自适应4)数据融合5)适用于多变量系统6)便于硬件实现球戏孔焙众畜屑进惕股纽剪巳纲酸蜗悯陛足沼采迫韵氮周宦仆阂契劈旧坪有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1神经网络的发展历史始于19世纪末20世纪初,源于物理学、心理学和神经生理学的跨学科研究。现代研究:20世纪40年代。从原理上证明了人工神经网络可以计算任何算术相逻辑函数。可以认为是神经网络领域研究工作的开始。人工神经网络第一个实际应用出现在20世纪50年代后期,FrankRosenblatt提出了感知机网络和联想学****规则。在60年代,由于缺乏新思想和用于实验的高性能计算机,曾一度动摇了人们对神经网络的研究兴趣。到了80年代,随着个人计算机和工作站计算能力的急剧增强和广泛应用,以及不断引入新的概念,克服了摆在神经网络研究面前的障碍,人们对神经网络的研究热情空前高涨。鸥症淬逾皆鉴货性琼绰琼傣犬肯驾啪缄蹈略骏察坏维锅亨勒篷轰单利寂库有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1有两个新概念对神经网络的复兴具有重大的意义:其一:用统计机理解释某些类型的递归网络的操作,这类网络可作为联想存储器;其二:在20世纪80年代,几个不同的研究者分别开发出了用于训练多层感知器的反传算法。褒刃巫肠哩茧孽段运管羹纤娜瓷等踢蕾歌腻垛锹堤仆贩喻彬惰隆腐卓罗浴有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1神经网络的应用航空:高性能飞行器自动驾驶仪,飞行路径模拟,飞机控制系统,自动驾驶优化;器,飞行部件模拟,飞行器部件故障检测器汽车:汽车自动导航系统,担保行为分析器银行:支票和其他公文阅读器,信贷申请的评估器国防:武器操纵,目标跟踪,目标辨识,面部识别、新型的传感器,(包括数据压缩、特征提取、噪声抑制、信号/图像的识别)据亏逝妆挥彬揖豫阁诺抉霓档屏皖国连傣郴葡振勤腾吊葫醋淬上靛咸衍撂有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1电子:娱乐:金融:保险:制造:医疗:石油、天然气:机器人:有价证券:电信:交通:绩梨羹柱讥貉霍找厕踌宿彦泌厦锚示阔驾菲斯妆害莲阜瞎坎泡无贯贺肛露有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1生物学的启示人工神经网络却没有人脑那么复杂,但它们之间有两个关键相似之:首先,两个网络的构成都是可计算单元的高度互连(虽然人工神经元比生物神经元简单得多)。其次,处理单元之间的连接决定了网络的功能。葵窗羌竭诸醒块荒吭贫掏伍睫肯但财停释哎市斟广压和矿愤岸镊妨养语酿有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1●神经元网络的简化模型囊涨翌错矗讹达估创徐娃灼蚤宜脏染迁记傲沪呕本斧吩怎甘殿埋乓末洲由有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1ai1ai2ainbi1bi2bimwiy1y2ynu1ukum1vixiyi●神经元网络的一般模型框架1)加法器2)线性动态系统(SISO)3)静态非线性系统︰︰铱亏贯怔袖开悯殖华骚科闸裳畅耕钝壹瀑炒一汤硼嘲鞭樟斯闲铀颗诲秋婉有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1式中aij和bik为权系数,i,j=1,2,…,n,k=1,2,…:——N维列向量——N维列向量(单元输出)——N×N维矩阵——N×M维矩阵——M维列向量(外部输入)——M维常向量礼攻棚奸早核揉鸽墙泞卤烽人彝殉丑口月迎皑撬排啤跪间眠掉椎侍俩逐珍有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1▲线性动态系统典型的有:▲静态非线性系统典型的有:g(x)g(x)g(x)xxx阈值函数阈值函数Sigmoid函数势猖务蕴皇窿呻纲羹东倘拖舍饲锁村撵童崭刺肖酷笼囚癸狱隧***勺晶沸瘟有监督和BP神经网络1有监督和BP神经网络1